抽取MySQL的shtd_industry库中ChangeRecord表的全量数据进入Hudi的hudi_gy_ods库中表changerecord，字段排序、类型不变，分区字段为etldate，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）。PRECOMBINE_FIELD使用ChangeEndTime，ChangeID和ChangeMachineID作为联合主键。使用spark-sql的cli执行select count(*) from hudi_gy_ods.changerecord命令

好的，我明白了你的问题。根据你的要求，可以使用以下Spark SQL命令抽取MySQL的shtd_industry库中ChangeRecord表的全量数据并插入Hudi的hudi_gy_ods库中的changerecord表中：

INSERT INTO TABLE hudi_gy_ods.changerecord 
PARTITION (etldate='[当前比赛日前一天日期]') 
SELECT * FROM shtd_industry.ChangeRecord 
ORDER BY [排序字段] 
PRECOMBINEFIELD ChangeEndTime, ChangeID, ChangeMachineID;

其中，需要将命令中的“[当前比赛日前一天日期]”替换为实际的日期，命令中的“[排序字段]”需要替换为实际的排序字段。

完成后，可以使用以下Spark SQL命令验证数据是否成功插入：

SELECT COUNT(*) FROM hudi_gy_ods.changerecord;

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环境说明： 服务端登录地址详见各任务服务端说明。 补充说明：各主机可通过Asbru工具或SSH客户端进行SSH访问； 主节点MySQL数据库用户名/密码：root/123456（已配置远程连接）； Spark任务在Yarn上用Client运行，方便观察日志。 子任务一：数据抽取 编写Scala代码，使用Spark将MySQL库中表ChangeRecord，BaseMachine，MachineData， ProduceRecord全量抽取到Hudi的hudi_gy_ods库（路径为/user/hive/warehouse/hudi_gy_ods.db）中对应表changerecord，basemachine， machinedata，producerecord中。 1、 抽取MySQL的shtd_industry库中ChangeRecord表的全量数据进入Hudi的hudi_gy_ods库中表changerecord，字段排序、类型不变，分区字段为etldate，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）。PRECOMBINE_FIELD使用ChangeEndTime，ChangeID和ChangeMachineID作为联合主键。使用spark-sql的cli执行select count（*） from hudi_gy_ods.changerecord命令，将spark-sql的cli执行结果分别截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下；

抽取MySQL的shtd_industry库中ChangeRecord表的全量数据进入Hudi的hudi_gy_ods库中表changerecord的Scala代码如下：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._
import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig
import org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor
import org.apache.hudi.keygen.SimpleKeyGenerator

object ChangeRecordDataExtract {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("ChangeRecordDataExtract")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    val etlDate = args(0)

    val hoodieOptions = Map(
      TABLE_TYPE_OPT_VAL -> MOR_TABLE_TYPE_OPT_VAL,
      TABLE_NAME -> "changerecord",
      RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY -> "ChangeID",
      PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY -> "ChangeEndTime,ChangeID,ChangeMachineID",
      PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY -> "etldate",
      OPERATION_OPT_KEY -> UPSERT_OPERATION_OPT_VAL,
      KEYGENERATOR_CLASS_OPT_KEY -> classOf[SimpleKeyGenerator].getName,
      PATH_OPT_KEY -> s"/user/hive/warehouse/hudi_gy_ods.db/changerecord",
      HUDI_CLEANER_POLICY_OPT_KEY -> "KEEP_LATEST_COMMITS",
      META_SYNC_ENABLED_OPT_KEY -> "false",
      HIVE_STYLE_PARTITIONING_OPT_KEY -> "true",
      HIVE_PARTITION_EXTRACTOR_CLASS_OPT_KEY -> classOf[MultiPartKeysValueExtractor].getName,
      HIVE_PARTITION_FIELDS_OPT_KEY -> "etldate",
      HIVE_DATABASE_OPT_KEY -> "hudi_gy_ods",
      HIVE_TABLE_OPT_KEY -> "changerecord"
    )

    val jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_industry"
    val jdbcProperties = new java.util.Properties()
    jdbcProperties.setProperty("user", "root")
    jdbcProperties.setProperty("password", "123456")

    val changeRecordDF = spark.read.jdbc(jdbcUrl, "ChangeRecord", jdbcProperties)
      .withColumn("etldate", lit(etlDate))

    changeRecordDF.write
      .format("org.apache.hudi")
      .options(hoodieOptions)
      .mode("append")
      .save()

    spark.sql("select count(*) from hudi_gy_ods.changerecord").show()

    spark.stop()
  }
}

其中，etlDate为当前比赛日的前一天日期，使用lit函数将该值添加为一个新的列etldate。hoodieOptions为Hudi的写入配置，对应Hudi表changerecord。jdbcUrl和jdbcProperties为连接MySQL的配置，使用spark.read.jdbc读取MySQL表ChangeRecord的数据。最后使用Hudi的save方法将数据写入Hudi表中，并使用spark.sql查询Hudi表changerecord的数据量。

抽取shtd_store库中CUSTOMER的全量数据进入Hive的ods库中表customer。 字段排序，类型不变，同时添加静态分区，分区字段类型为 String，且值为 某日期（分区字段格式为 yyyyMMdd）

### 回答1：
您可以使用 Apache Hive 的 INSERT INTO 语句来实现抽取 shtd_store 库中 CUSTOMER 表的全量数据到 ods 库中的 customer 表中，同时添加静态分区。示例代码如下：

INSERT INTO TABLE ods.customer
PARTITION (partition_date='yyyyMMdd')
SELECT *
FROM shtd_store.CUSTOMER
ORDER BY column1, column2, ...;

其中，`partition_date` 是分区字段的名称，`'yyyyMMdd'` 是分区的值，请根据实际需求替换为实际的分区字段值。在 SELECT 子句中，您可以使用 `ORDER BY` 子句对 CUSTOMER 表中的字段进行排序，保证导入到 ods.customer 表中的数据按照指定顺序排列。

请注意，在插入数据之前，您需要先确保 ods 库中的 customer 表存在，且分区字段的类型和名称与代码中的定义一致。

### 回答2：
要抽取shtd_store库中CUSTOMER的全量数据进入Hive的ods库中表customer，并按照要求进行字段排序和添加静态分区，分区字段类型为String，值为某日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。

首先，需要创建一个名为customer的表，在ods库下，并指定静态分区字段和类型。静态分区字段的类型为String，可以使用以下代码创建该表：

CREATE TABLE ods.customer (
  -- 添加表字段，字段类型与shtd_store库中CUSTOMER表的字段类型保持一致
)
PARTITIONED BY (partition_date string);

接下来，可以使用INSERT...SELECT语句来抽取shtd_store库中CUSTOMER的全量数据，并将其插入到ods库的customer表中。为了实现字段排序，可以在SELECT语句中按照排序要求对字段进行排序。

假设某日期为20211001，可以使用以下代码完成数据抽取和插入操作：

INSERT OVERWRITE TABLE ods.customer PARTITION (partition_date='20211001')
SELECT 
  -- 按照字段排序要求选择字段，并保持字段顺序与CREATE TABLE中的字段顺序一致
FROM shtd_store.CUSTOMER;

以上代码将shtd_store库中CUSTOMER表的全量数据抽取并插入到ods库的customer表中，同时添加了静态分区，分区字段为partition_date，类型为String，并设置为20211001。

需要注意的是，根据实际情况修改上述代码中的表名、字段名、日期值等部分，确保代码的准确性和适应性。

### 回答3：
要抽取shtd_store库中CUSTOMER的全量数据进入Hive的ods库中表customer，首先我们需要创建ods库中的customer表，并指定字段的排序和类型保持不变。同时，我们还需要为目标表添加静态分区，分区字段类型为String，值为某个特定日期（分区字段的格式为yyyyMMdd）。

首先，我们可以使用Hive命令或者HiveQL来完成这个任务。以下是示例代码：

1. 创建ods库中的customer表：

CREATE TABLE ods.customer (
    id INT,
    name STRING,
    age INT,
    address STRING
) PARTITIONED BY (date STRING) CLUSTERED BY (id) SORTED BY (id) INTO 2 BUCKETS;

在创建表时，我们通过PARTITIONED BY指定了date字段为分区字段，类型为String。

2. 抽取shtd_store库中CUSTOMER的全量数据并插入ods.customer表：

INSERT OVERWRITE TABLE ods.customer PARTITION(date='20221231')
SELECT id, name, age, address
FROM shtd_store.CUSTOMER;

以上代码中，我们使用INSERT OVERWRITE TABLE语句将shtd_store库中CUSTOMER表的数据插入到ods.customer表中，并指定了date字段的分区值为某个日期（例如20221231）。

注意：实际使用时，需要根据数据库和表的实际情况进行修改。

以上就是按照要求抽取shtd_store库中CUSTOMER的全量数据进入Hive的ods库中表customer的步骤。通过指定字段排序、类型保持不变，并添加静态分区，我们可以有效地将数据从源表抽取到目标表中。