抽取 ods 库中表 table3 最新分区的数据，并结合 dim_table3 最新分区现有 的数据，根据 id 合并数据到 dwd 库中 dim_table3 的分区表，分区字段为 etl_date 且值与 ods 库的相对应表该值相等，并添加 dwd_insert_user、 dwd_insert_time 、 dwd_modify_user 、 dwd_modify_time 四 列 , 其 中 dwd_insert_user、dwd_modify_user 均填写“user1”。若该条记录第一次 进入数仓 dwd 层则 dwd_insert_time、dwd_modify_time 均存当前操作时间， 并进行数据类型转换。若该数据在进入 dwd 层时发生了合并修改，则 dwd_insert_time 时间不变，dwd_modify_time 存当前操作时间，其余列存 最新的值。

这个问题需要结合具体的数据表结构和数据情况来编写 SQL 语句。下面是一个可能的示例：

-- 从 ods 库中抽取 table3 最新分区的数据
WITH latest_table3 AS (
  SELECT *
  FROM ods.table3
  WHERE etl_date = (SELECT MAX(etl_date) FROM ods.table3)
),
-- 从 dim_table3 中获取最新分区现有的数据
latest_dim_table3 AS (
  SELECT *
  FROM dim.dim_table3
  WHERE etl_date = (SELECT MAX(etl_date) FROM dim.dim_table3)
)
-- 将 latest_table3 和 latest_dim_table3 中的数据合并到 dwd 库中 dim_table3 的分区表中
INSERT INTO dwd.dim_table3 PARTITION(etl_date)
SELECT
  COALESCE(latest_table3.id, latest_dim_table3.id) AS id,
  COALESCE(latest_table3.col1, latest_dim_table3.col1) AS col1,
  COALESCE(latest_table3.col2, latest_dim_table3.col2) AS col2,
  COALESCE(latest_table3.col3, latest_dim_table3.col3) AS col3,
  COALESCE(latest_table3.col4, latest_dim_table3.col4) AS col4,
  COALESCE(latest_table3.col5, latest_dim_table3.col5) AS col5,
  'user1' AS dwd_insert_user,
  CAST(CURRENT_TIMESTAMP AS TIMESTAMP) AS dwd_insert_time,
  'user1' AS dwd_modify_user,
  CAST(CURRENT_TIMESTAMP AS TIMESTAMP) AS dwd_modify_time,
FROM latest_table3
FULL OUTER JOIN latest_dim_table3
ON latest_table3.id = latest_dim_table3.id;

这个示例中，我们首先使用 `WITH` 子句定义了两个临时视图 `latest_table3` 和 `latest_dim_table3`，分别用于获取 ods 库中 table3 表最新分区的数据和 dim_table3 表最新分区的数据。接下来，我们使用 `INSERT INTO ... SELECT ...` 语句将这两个视图中的数据合并到 dwd 库中 dim_table3 的分区表中。合并的过程中，我们使用 `COALESCE` 函数来进行数据合并，保证结果中每个字段的值都是最新的，且不会出现空值。同时，我们添加了 `dwd_insert_user`、`dwd_insert_time`、`dwd_modify_user`、`dwd_modify_time` 四列，并使用 `CURRENT_TIMESTAMP` 函数获取当前时间作为插入和修改时间。最后，我们使用 `FULL OUTER JOIN` 进行表格的合并。