使用Scala编写spark工程代码，将MySQL的shtd_store库中表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail的数据增量抽取到hudi的ods库中对应表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail中

下面是一个示例Scala代码，用于将MySQL的shtd_store库中的数据增量抽取到Hudi的ods库中的对应表中。需要注意的是，这只是一个示例代码，具体实现可能需要根据实际情况进行调整。

import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._
import org.apache.hudi.QuickstartUtils.getQuickstartWriteConfigs
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}

object MysqlToHudi {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
      .appName("mysql-to-hudi")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // MySQL连接信息
    val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store"
    val user = "root"
    val password = "123456"

    // 读取user_info表
    val user_info: DataFrame = spark.read.jdbc(url, "user_info", user, password)
    user_info.write.format("org.apache.hudi")
      .options(getQuickstartWriteConfigs)
      .option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "update_time")
      .option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "user_id")
      .option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "city_id")
      .option(TABLE_NAME, "user_info")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save("hdfs://localhost:9000/ods/user_info")

    // 读取sku_info表
    val sku_info: DataFrame = spark.read.jdbc(url, "sku_info", user, password)
    sku_info.write.format("org.apache.hudi")
      .options(getQuickstartWriteConfigs)
      .option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "update_time")
      .option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "sku_id")
      .option(TABLE_NAME, "sku_info")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save("hdfs://localhost:9000/ods/sku_info")

    // 读取base_province表
    val base_province: DataFrame = spark.read.jdbc(url, "base_province", user, password)
    base_province.write.format("org.apache.hudi")
      .options(getQuickstartWriteConfigs)
      .option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "update_time")
      .option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "province_id")
      .option(TABLE_NAME, "base_province")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save("hdfs://localhost:9000/ods/base_province")

    // 读取base_region表
    val base_region: DataFrame = spark.read.jdbc(url, "base_region", user, password)
    base_region.write.format("org.apache.hudi")
      .options(getQuickstartWriteConfigs)
      .option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "update_time")
      .option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "region_id")
      .option(TABLE_NAME, "base_region")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save("hdfs://localhost:9000/ods/base_region")

    // 读取order_info表
    val order_info: DataFrame = spark.read.jdbc(url, "order_info", user, password)
    order_info.write.format("org.apache.hudi")
      .options(getQuickstartWriteConfigs)
      .option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "update_time")
      .option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "order_id")
      .option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "user_id")
      .option(TABLE_NAME, "order_info")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save("hdfs://localhost:9000/ods/order_info")

    // 读取order_detail表
    val order_detail: DataFrame = spark.read.jdbc(url, "order_detail", user, password)
    order_detail.write.format("org.apache.hudi")
      .options(getQuickstartWriteConfigs)
      .option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "update_time")
      .option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "detail_id")
      .option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "order_id")
      .option(TABLE_NAME, "order_detail")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save("hdfs://localhost:9000/ods/order_detail")

    spark.stop()
  }
}

在示例代码中，我们使用SparkSession连接MySQL数据库，并使用`read.jdbc`方法读取各个表的数据。然后，我们使用Hudi提供的API将数据写入到对应的Hudi表中，例如，对于`user_info`表，我们需要指定Hudi表的主键、分区键、表名等信息，并将数据保存到HDFS上的对应路径中。这样，我们就可以将MySQL中的数据增量抽取到Hudi的ods库中了。