使用Spark抽取MySQL指定数据表中的增量数据到ods层的指定的分区表中
时间: 2023-06-01 21:04:24 浏览: 50
步骤如下:
1. 在Spark中创建一个JDBC连接到MySQL数据库。
```
val jdbcDF = spark.read.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb")
.option("dbtable", "mytable")
.option("user", "myusername")
.option("password", "mypassword")
.load()
```
2. 根据需求指定增量抽取的方式,比如按照更新时间或者ID等字段进行增量抽取。
```
val lastUpdateTime = spark.read.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb")
.option("dbtable", "mytable")
.option("user", "myusername")
.option("password", "mypassword")
.option("query", "SELECT MAX(update_time) FROM mytable")
.load()
.collect()(0)(0).toString
val incrJdbcDF = spark.read.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb")
.option("dbtable", "mytable")
.option("user", "myusername")
.option("password", "mypassword")
.option("query", s"SELECT * FROM mytable WHERE update_time > '$lastUpdateTime'")
.load()
```
3. 将增量数据写入到ODS层的指定的分区表中。
```
incrJdbcDF.write.mode("append")
.partitionBy("date")
.format("parquet")
.saveAsTable("ods.mytable")
```
其中,`date`为分区字段。写入方式可以根据实际需求选择,如`orc`、`json`等格式。