使用Scala工程代码抽取MySQL的增量数据到hive，增量字段为modified_time

以下是一个Scala工程代码示例，用于从MySQL中提取增量数据并将其加载到Hive中。增量字段为modified_time。

首先，我们需要使用以下依赖项：

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.4.0"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "2.4.0"
libraryDependencies += "mysql" % "mysql-connector-java" % "5.1.47"

然后，我们可以编写一个Scala类来执行此任务：

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}
import java.util.Properties

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

    val props = new Properties()
    props.setProperty("user", "mysql_username")
    props.setProperty("password", "mysql_password")

    val jdbcUrl = "jdbc:mysql://mysql_host:3306/mysql_db"
    val mysqlTable = "mysql_table"
    val hiveTable = "hive_table"

    val mysqlDF = spark.read.jdbc(jdbcUrl, mysqlTable, props)
    val hiveDF = spark.table(hiveTable)

    val maxModifiedTime = hiveDF.selectExpr("max(modified_time)").collect()(0).getTimestamp(0)

    val incrementalDF = mysqlDF.filter(s"modified_time > '${maxModifiedTime.toString}'")

    incrementalDF.write.mode(SaveMode.Append).insertInto(hiveTable)
  }
}

在此代码中，我们首先创建一个SparkSession对象，并启用Hive支持。然后，我们设置MySQL连接属性和URL，并指定要提取的MySQL表和要加载到的Hive表。

接下来，我们使用Spark SQL的read.jdbc方法从MySQL表中读取数据，并使用spark.table方法从Hive表中读取数据。我们使用selectExpr方法从Hive表中获取最大modified_time值。

然后，我们使用filter方法从MySQL数据框架中选择修改时间大于最大modified_time值的行。最后，我们使用write方法将增量数据框架附加到Hive表中。

请注意，这只是一个Scala代码示例。具体的实现方式可能因环境和实际需求而异。