用scala抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入Hive的ods库中表user_info。根据ods.user_info表中operate_time或create_time作为增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较),只将新增的数据抽入,字段名称、类型不变,同时添加静态分区,分区字段类型为String,且值为当前比赛日的前一天日期(分区字段格式为yyyyMMdd)
时间: 2023-05-23 18:00:47 浏览: 923
我们可以通过以下Scala代码来完成这个任务:
```
import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}
import java.time.LocalDate
import java.time.format.DateTimeFormatter
object SHTDStoreExtractor {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder()
.appName("SHTDStoreExtractor")
.config("hive.metastore.uris", "thrift://localhost:9083")
.enableHiveSupport()
.getOrCreate()
val yesterday = LocalDate.now().minusDays(1)
.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd"))
val odsUserInfo = spark.sql(s"SELECT MAX(operate_time, create_time) AS inc_field, * " +
s"FROM ods.user_info " +
s"WHERE date = '$yesterday' " +
s"GROUP BY user_id, name, age")
val userFields = Seq("user_id", "name", "age")
val userPartition = Seq("date")
odsUserInfo.write
.mode(SaveMode.Append)
.partitionBy(userPartition: _*)
.format("hive")
.option("database", "ods")
.option("table", "user_info")
.save()
spark.stop()
}
}
```
这个代码利用了Spark SQL和Hive的功能来完成任务。首先,我们获取当前比赛日前一天的日期作为静态分区的值。然后,我们查询ods数据库中的user_info表,并选取MAX(operate_time, create_time)作为增量字段,然后根据之前提到的增量条件来获取增量数据,最后将增量数据写入ods.user_info表中,并添加静态分区。
关于上面的问答规则,理解有限,就进行了这样的简要回答,如有不满足的地方,还请指出。