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

1. 准备工作

在使用Spark抽取MySQL数据之前，需要进行一些准备工作。首先需要安装Spark和MySQL驱动程序，并设置好环境变量。

其次，需要创建好MySQL数据库，并在其中创建需要抽取数据的数据表。

最后，需要创建好目标分区表，并在其中添加好分区。

2. 编写Spark程序

以下代码展示了如何使用Spark抽取MySQL数据，并将其写入到分区表中：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.sql.SaveMode

object MysqlToHive {

  def main(args: Array[String]) {

    val conf = new SparkConf().setAppName("MysqlToHive")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val sqlContext = new SQLContext(sc)

    //设置MySQL连接参数
    val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test"
    val driver = "com.mysql.jdbc.Driver"
    val username = "root"
    val password = "root"
    val database = "test"
    val table = "user"

    //设置Hadoop配置参数
    val hadoopConf = sc.hadoopConfiguration
    hadoopConf.set("mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive", "true")

    //读取MySQL原始数据
    val df = sqlContext.read.format("jdbc").options(
      Map("url" -> url,
        "driver" -> driver,
        "dbtable" -> table,
        "user" -> username,
        "password" -> password,
        "useSSL" -> "false")
    ).load()

    //取出最新数据
    val latestData = df.groupBy("id").agg(
      max("update_time").alias("update_time")
    )

    //将最新数据写入Hive分区表中
    latestData.write.partitionBy("date").mode(SaveMode.Append).format("parquet").saveAsTable("ods.user")

    sc.stop()
  }
}

在上述代码中，首先通过读取MySQL数据表获取原始数据，然后使用groupBy和agg操作进行分组和聚合，得到最新的数据。最后将最新数据写入到Hive分区表中。

3. 运行Spark程序

编写好Spark程序之后，就可以通过以下命令来运行程序了：

spark-submit --master local[*] --class com.example.MysqlToHive mysql-to-hive.jar

其中，--master参数表示使用本地模式运行程序，--class参数指定运行的类名，mysql-to-hive.jar表示编译后的jar包。运行程序后，就可以从MySQL数据表中抽取数据，并将其写入到Hive分区表中了。