将 ods 库中 table2 表数据抽取到 dwd 库中 dim_table2 的分区表,分区字 段为 etldate 且值与 ods 库的相对应表该值相等;
时间: 2023-04-08 12:04:43 浏览: 183
可以使用 INSERT INTO SELECT 语句将 ods 库中 table2 表数据抽取到 dwd 库中 dim_table2 的分区表,分区字段为 etldate,值与 ods 库的相对应表该值相等。具体语句如下:
INSERT INTO dwd.dim_table2 PARTITION(etldate)
SELECT * FROM ods.table2 WHERE etldate = '相应值';
相关问题
将 ods 库中 table1 表数据抽取到 dwd 库中 dim_table1 的分区表,分区字 段为 etldate 且值与 ods 库的相对应表该值相等;
我可以回答这个问题。您可以使用 INSERT INTO 语句将 ods 库中 table1 表的数据插入到 dwd 库中 dim_table1 的分区表中,分区字段为 etldate,值与 ods 库的相应表相等。具体语法如下:
INSERT INTO dwd.dim_table1 PARTITION(etldate='2022-01-01')
SELECT * FROM ods.table1 WHERE etldate='2022-01-01';
其中,'2022-01-01' 是 etldate 的值,您需要根据实际情况进行替换。
用Scala将ods库中表数据全量抽取到Hive的dwd库中对应表中。表有timestamp类型, 均要求按照yyyy-MM-dd HH:mm:ss,不记录毫秒数,若原数据中只有年月日,则在时分秒的位置添加00:00:00,添加之后使其符合yyyy-MM-dd HH:mm:ss。 将ods库中customer表数据抽取到dwd库中dim_customer的分区表,分区字段为etldate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”, dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写操作时间,并进行数据类型转换
以下是用Scala将ods库中表数据全量抽取到Hive的dwd库中对应表中的代码:
```scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Extract Data from ODS to DWD")
.enableHiveSupport()
.getOrCreate()
val odsTable = "ods_table"
val dwdTable = "dwd_table"
val odsDF = spark.table(s"ods.$odsTable")
val dwdDF = odsDF
.withColumn("timestamp_col", date_format($"timestamp_col", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
.withColumn("timestamp_col", when(length($"timestamp_col") === 10, concat($"timestamp_col", lit(" 00:00:00")))
.otherwise($"timestamp_col"))
.select("col1", "col2", "timestamp_col")
dwdDF.write
.mode("overwrite")
.insertInto(s"dwd.$dwdTable")
```
以下是将ods库中customer表数据抽取到dwd库中dim_customer的分区表的代码:
```scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Extract Data from ODS to DWD")
.enableHiveSupport()
.getOrCreate()
val odsTable = "customer"
val dwdTable = "dim_customer"
val etlDate = "2022-01-01" // replace with actual etl date
val odsDF = spark.table(s"ods.$odsTable")
val dwdDF = odsDF
.withColumn("dwd_insert_user", lit("user1"))
.withColumn("dwd_insert_time", current_timestamp())
.withColumn("dwd_modify_user", lit("user1"))
.withColumn("dwd_modify_time", current_timestamp())
.withColumn("etldate", lit(etlDate))
.select("col1", "col2", "etldate", "dwd_insert_user", "dwd_insert_time", "dwd_modify_user", "dwd_modify_time")
dwdDF.write
.mode("overwrite")
.partitionBy("etldate")
.insertInto(s"dwd.$dwdTable")
```
以上代码中,我们使用了Spark SQL的API来处理数据,将timestamp类型的数据转换成指定格式,并添加了四列数据。最后,我们将数据写入到Hive的分区表中。
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