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）

可以使用以下 SQL 语句将 dwd 库中表的数据关联到 dws 库中 table12 的分区表：

INSERT INTO TABLE dws.table12 PARTITION (etl_date='${hiveconf:etl_date}')
SELECT col1, col2, col3, ...
FROM dwd.source_table
WHERE etl_date = '${hiveconf:etl_date}';

其中，`${hiveconf:etl_date}` 是一个 Hive 变量，表示分区字段 etl_date 的值，可以在执行 Hive 脚本时通过 `-hiveconf etl_date=xxxxxx` 的方式来传递当前比赛日的前一天日期。

假设 dwd 库中源表为 `dwd.source_table`，需要关联的字段为 col1、col2、col3 等，可以通过以上 SQL 语句将其插入到 dws 库中的 table12 表的对应分区中。

相关问题

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。

抽取 ods 库中表 table1 最新分区数据，并结合 dim_table1 最新分区现有的 数据，根据 id 合并数据到 dwd 库中 dim_table1 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”。

假设 ods 库中的表 table1 有以下字段：id、name、age、etl_date；dim_table1 有以下字段：id、name、age、etl_date、dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time。dwd 库中的 dim_table1 分区表结构与 dim_table1 相同，但仅包含最新分区的数据。

以下为 SQL 语句实现该需求：

-- 创建临时表 tmp_table1 用于存储 ods 库中表 table1 最新分区数据
CREATE TEMPORARY TABLE tmp_table1 AS
SELECT *
FROM ods.table1
WHERE etl_date = (SELECT MAX(etl_date) FROM ods.table1);

-- 更新 dwd 库中 dim_table1 的分区表
INSERT INTO dwd.dim_table1 PARTITION(etl_date)
SELECT t1.*, 'user1', NOW(), 'user1', NOW(), etl_date
FROM tmp_table1 t1
JOIN (
  SELECT id, MAX(etl_date) as etl_date
  FROM dwd.dim_table1
  GROUP BY id
) t2 ON t1.id = t2.id AND t1.etl_date = t2.etl_date;

解释：

首先创建临时表 tmp_table1，存储 ods 库中表 table1 最新分区的数据；然后通过 JOIN 操作将 tmp_table1 和 dwd 库中 dim_table1 的分区表合并，仅保留最新分区的数据（即 etl_date 最大的数据），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”。最后将结果插入到 dwd 库中 dim_table1 的分区表中。