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前言
题目：
一、读题分析
二、处理过程
1.采用SparkSQL使用max函数找到最大的日期然后转换成时间类型在变成字符串
2.这里提供除了SQL方法外的另一种过滤不满足条件的方法
三、重难点分析
总结
前言
本题来源于全国职业技能大赛之大数据技术赛项电商赛题-离线数据处理-抽取
题目：
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考（使用Scala语言编写）
一、读题分析
涉及组件：MYSQL,HIVE,SCALA,SPARK
涉及知识点：
- Spark读取数据库数据
- DataFrameAPI的使用（重点）
- Spark写入数据库数据
- Hive数据库的基本操作
- 增量数据的概念（思考：与全量数据有什么区别？）
二、处理过程
与全量数据类似，唯一不同的点在于抽取增量的数据只是在全量数据中的一部分（形象来说）。个人认为，这样在实际应用中，抽取增量数据比抽取全量数据，更节省时间，带宽，硬件处理频率。总来说，抽取增量数据而不是全量数据的目的就是减少资源的浪费。
1.采用SparkSQL使用max函数找到最大的日期然后转换成时间类型在变成字符串
import org.apache.spark.sql.SparkSessionimport java.text.SimpleDateFormatimport java.util.{Calendar, Properties}object MysqlToHive {def main(args: Array[String]): Unit = {import org.apache.spark.sql.SaveModeimport org.apache.spark.sql.functions.litval spark =SparkSession.builder().appName("mysqltoHive").master("spark://bigdata1:7077").enableHiveSupport().getOrCreate()//读取mysql的配置val jdbcurl = "jdbc:mysql://bigdata1:3306/db"val tablename = "table1"val properties = new Properties()properties.setProperty("user", "root")properties.setProperty("password", "123456")properties.setProperty("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")//读取mysql数据创建dataframeval mysqlDF = spark.read.jdbc(jdbcurl, tablename, properties)mysqlDF.createOrReplaceTempView("mysqldata")//读取hive数据ods库中最大的时间spark.sql("use ods")val hiveDF = spark.read.table("ods.table1")hiveDF.createOrReplaceTempView("hivedata")//获取最大值val maxValue = spark.sql("select max(modified_time) from hivedata").head().getTimestamp(0).toString println("Hive最大的时间为:" + maxModifiedTime)//3. 使用Spark SQL查询获取customer_inf表中modified_time的最大值。//4. 使用head()方法获取结果集中的第一行数据。//5. 使用getTimestamp(0)方法获取第一列数据的Timestamp类型值。//6. 使用toString()方法将Timestamp类型值转换为字符串类型。//7. 打印最大修改时间的字符串值。//找到增量数据val resultDF = spark.sql(s"select * from mysqldata where momdified_time > '$maxValue'")//取得昨天的日期//法1：val sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd")val str = sdf.format(Calendar.getInstance().getTime.getTime - 24 * 60 * 60 * 1000)//法2：val str = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd").format(Calendar.getInstance().getTime.getTime - 24 * 60 * 60 * 1000)val reDF = resultDF.withColumn("etl_date", lit(str))reDF.write.mode(SaveMode.Append).partitionBy("etl_date").saveAsTable("ods.table1")}}2.这里提供除了SQL方法外的另一种过滤不满足条件的方法
//这里可以写死来模拟增量数据//val givenTime = "2022-08-23 00:00:00"val maxValue = spark.sql("select max(modified_time) from hivedata").head().getTimestamp(0).toString//gt获取比givenTime时间大的数据//lt小于val dataf = df.filter(col("modified_time").lt(max)).toDF()三、重难点分析
- 增量数据与全量数据的不同
- SparkSQL函数的使用
- 解决增量数据的方法
总结
什么是全量数据、增量数据？
全量数据和增量数据是在数据库系统迁移时的概念。
1.全量数据：
当前需要迁移的数据库系统的全部数据。
2.增量数据：
在数据库系统迁移过程中，对比原数据，新产生的数据即为增量数据。
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