将insert_date改变为create_time并且数据添加时自动加入时间数据

你可以使用以下的SQL语句将表中的insert_date列名改为create_time：

ALTER TABLE your_table_name RENAME COLUMN insert_date TO create_time;

如果你想在数据添加时自动加入时间数据，你可以使用以下的SQL语句将默认值设置为当前时间：

ALTER TABLE your_table_name MODIFY COLUMN create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP;

这样，当插入新数据时，MySQL会自动将当前的时间戳写入create_time字段中。

相关问题

用idea用spark将ods库中order_info表昨天的分区（子任务一生成的etl_date字段的值）数据抽取到dwd库中fact_order_info的分区表中（不需要设置mysql的分区，以etl_date值当作分区即可）。字段etl_date的值取create_time的值并将格式转换为yyyyMMdd，类型为String，。同时若operate_time为空，则用create_time填充，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”，dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写当前操作时间，并进行数据类型转换

好的，根据您的要求，我可以提供以下代码示例：

import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.functions;
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;

public class ExtractOrderInfo {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建 SparkSession
        SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("ExtractOrderInfo").getOrCreate();
        
        // 读取 ods 库中的 order_info 表
        String etlDate = "20220101"; // 假设要抽取 2022 年 1 月 1 日的数据
        String orderInfoPath = "/path/to/ods/order_info/etl_date=" + etlDate;
        spark.read().parquet(orderInfoPath).createOrReplaceTempView("order_info");
        
        // 处理数据
        spark.sql("SELECT " +
                    "IF(operate_time IS NULL, create_time, operate_time) AS etl_date, " +
                    "order_id, " +
                    "order_status, " +
                    "user_id, " +
                    "order_total_amount, " +
                    "order_discount_amount, " +
                    "payment_amount, " +
                    "payment_way, " +
                    "partition_time, " +
                    "'user1' AS dwd_insert_user, " +
                    "CURRENT_TIMESTAMP() AS dwd_insert_time, " +
                    "'user1' AS dwd_modify_user, " +
                    "CURRENT_TIMESTAMP() AS dwd_modify_time " +
                "FROM order_info")
            .withColumn("etl_date", functions.date_format(functions.col("etl_date"), "yyyyMMdd"))
            .withColumn("dwd_insert_time", functions.date_format(functions.col("dwd_insert_time"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
            .withColumn("dwd_modify_time", functions.date_format(functions.col("dwd_modify_time"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
            .write()
            .option("compression", "snappy")
            .mode("overwrite")
            .partitionBy("etl_date")
            .option("path", "/path/to/dwd/fact_order_info/")
            .format("parquet")
            .saveAsTable("fact_order_info");
        
        // 关闭 SparkSession
        spark.stop();
    }
}

上述代码中，我们首先读取了 ods 库中指定日期的 order_info 表数据，并使用 `CREATE TEMP VIEW` 方法将其注册为临时表。然后，我们使用 SQL 语句对数据进行处理，生成符合要求的数据集。最后，我们使用 Spark SQL 的 `withColumn` 方法对字段进行类型转换，并使用 `partitionBy` 方法将数据按照 `etl_date` 字段分区，最终将处理好的数据写入到 dwd 库中的 `fact_order_info` 表中。

需要注意的是，上述代码中的路径和表名仅供参考，您需要根据实际情况进行修改。在使用时，您还需要将代码打包成 jar 文件，并在 Spark 集群上提交作业运行。

scala spark 将 dwd 库中表的数据关联到 dws 库中 table12 的分区表，分区字段为 etl_date，类型为 String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式 为 yyyyMMdd），并添加 dws_insert_user、dws_insert_time、dws_modify_user、 dws_modify_time 四列，其中 dws_insert_user、dws_modify_user 均填写 “user1”，dws_insert_time、dws_modify_time 均填写当前操作时间（年 月日必须是今天，时分秒只需在比赛时间范围内即可），并进行数据类型转 换

假设我们的dwd库中有一个表叫做dwd_table，我们需要将其关联到dws库中的table12分区表中，可以按照下面的步骤进行操作：

1. 创建dws库中的table12分区表，并定义分区字段etl_date，创建四个额外的列dws_insert_user、dws_insert_time、dws_modify_user、dws_modify_time：

spark.sql("CREATE TABLE dws.table12 (col1 String, col2 Int, etl_date String) PARTITIONED BY (etl_date String) " +
  "TBLPROPERTIES('parquet.compress'='SNAPPY', 'parquet.compression.codec'='snappy')")
spark.sql("ALTER TABLE dws.table12 ADD COLUMNS (dws_insert_user String, dws_insert_time Timestamp, " +
  "dws_modify_user String, dws_modify_time Timestamp)")

2. 获取比赛日的前一天日期，并将其转换为字符串格式：

import java.time.LocalDate
import java.time.format.DateTimeFormatter

val dtFormatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd")
val etl_date = dtFormatter.format(LocalDate.now().minusDays(1))

3. 将dwd_table中的数据关联到dws库中的table12分区表中，分区字段为etl_date，同时添加四个额外的列：

val insert_user = "user1"
val modify_user = "user1"
val insert_time = java.sql.Timestamp.valueOf(java.time.LocalDateTime.now())
val modify_time = java.sql.Timestamp.valueOf(java.time.LocalDateTime.now())

spark.sql(s"INSERT INTO dws.table12 PARTITION(etl_date='$etl_date')" +
  s"SELECT col1, col2, '$etl_date', '$insert_user', '$insert_time', '$modify_user', '$modify_time' " +
  "FROM dwd.dwd_table")

4. 对添加的四个列进行数据类型转换：

spark.sql("ALTER TABLE dws.table12 " +
  "CHANGE COLUMN dws_insert_time dws_insert_time Timestamp " +
  "CHANGE COLUMN dws_modify_time dws_modify_time Timestamp")

这样，我们就完成了将dwd库中表的数据关联到dws库中table12的分区表中，并添加四个额外列的操作。