spark增量抽取MySQL中的数据存入hive动态分区表

hive中现有的数据（分区字段是时间event_time）

MySQL库中增量抽取的数据 （部分展示）

 创建Sparksession对象

    val spark: SparkSession = SparkSession
      .builder()
      .appName("H_work_fullTostatic")
      .master("local[*]")
      .config("hive.metastore.uris", "thrift://hadoop106:9083")
      .config(
        "spark.sql.metastore.warehouse",
        "hdfs://hadoop106:8020/user/hive2/warehouse"
      )
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

读取MySQL中的所有数据，创建临时表

    spark.read
      .format("jdbc")
      .option("url", "jdbc:mysql://hadoop106:3306/spark_db")
      .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
      .option("user", "root")
      .option("password", "000000")
      .option("dbtable", "top10_shop_month")
      .load()
      .createOrReplaceTempView("data")

 设置动态分区

    spark.sql("""
          |set hive.exec.dynamic.partition = true
          |""".stripMargin)

    spark.sql("""
           |set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict
           |""".stripMargin)

增量数据的获取和插入

    spark.sql("""
          |select * from 
          |(select event_time,product_id,category_code,brand,count
          |from 
          |   my.shop_db
          |union
          |select * 
          |   from data)t1
          |order by event_time
          |""".stripMargin).createOrReplaceTempView("increment_data")

 重写数据到hive分区表中

    spark.sql("""
        | insert overwrite table my.shop_db partition(time)
        | select *,event_time from increment_data
        |""".stripMargin)

spark.stop()  //spark停止

增量插入成功