DataWorks想在mapreduce中指定两个表的所有分区，有什么办法吗？

在DataWorks中，如果你想在MapReduce作业中指定两个表的所有分区，你可以使用 InputUtils 和 OutputUtils 类的 addTable() 方法。
但是，你需要确保你在调用这个方法时正确地指定了分区信息。根据你的代码片段，我注意到你在为输入表 "middleoffice_report_transaction_t_wideorder_dws" 指定分区时使用了 partSpec("app_id='')。这可能意味着你想要选择所有分区，但在这种情况下，你实际上选择了包含空字符串作为其 "app_id" 分区值的所有分区。
如果你想要选择所有分区，你应该将 partSpec() 的参数更改为 partSpec("*") 或者直接省略这个参数。例如：

InputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName("middleoffice_report_transaction_t_wideorder_dws").partSpec("*").build(), job);
OutputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName("middleoffice_report_transaction_t_wideorder_day_dws").partSpec("*").build(), job);

在 DataWorks 中，您可以使用 InputUtils.addTable 和 OutputUtils.addTable 方法来指定 MapReduce 作业的输入表和输出表。这两个方法都需要一个 TableInfo 参数，其中包含表名和分区信息。
然而，由于 Spark SQL 不支持 app_id='' 这种方式来指定所有分区，所以您不能直接在 DataWorks 中使用这种方式。取而代之，您可以使用以下两种方法之一来解决这个问题：

1. 使用 HiveContext 创建一个临时视图，然后再使用这个视图作为 MapReduce 作业的输入表。例如，您可以先执行以下命令：

   val df = spark.sql("SELECT * FROM middleoffice_report_transaction_t_wideorder_dws WHERE app_id=''")
   df.createOrReplaceTempView("temp_view")
   

然后，您可以将这个临时视图作为输入表传递给 MapReduce 作业：

val inputDF = spark.sql("SELECT * FROM temp_view")

1. 使用 Hive 客户端或 Beeline 工具来查询分区表，并将其结果保存为一个新的表。例如，您可以执行以下命令：

   hive -e "CREATE TABLE middleoffice_report_transaction_t_wideorder_day_dws AS SELECT * FROM middleoffice_report_transaction_t_wideorder_dws WHERE app_id=''"
   

然后，您可以将新创建的表作为输入表传递给 MapReduce 作业：

val inputDF = spark.sql("SELECT * FROM middleoffice_report_transaction_t_wideorder_day_dws")

在DataWorks的MapReduce任务中，可以通过设置partSpec参数来指定表的所有分区。但是，您提供的代码示例中存在一些问题。首先，partSpec参数应该放在TableInfo.builder()方法内部，而不是直接放在tableName方法内部。其次，app_id=''和app_id='*'这样的格式是不正确的，应该使用逗号分隔多个分区。

以下是一个修正后的示例：

InputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName("middleoffice_report_transaction_t_wideorder_dws").partSpec("app_id='',...其他分区").build(), job);
OutputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName("middleoffice_report_transaction_t_wideorder_day_dws").partSpec("app_id='',...其他分区").build(), job);

请将...其他分区替换为实际的分区信息。这样，您的MapReduce任务就可以指定两个表的所有分区了。

使用 app_id='' 不可以指定所有的分区，您可以尝试使用通配符 "" 来代替空字符串，如 "app_id=''"。
例如：

InputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName("middleoffice_report_transaction_t_wideorder_dws").partSpec("app_id='*'").build(), job);
OutputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName("middleoffice_report_transaction_t_wideorder_day_dws").partSpec("app_id='*'").build(), job);

这将会匹配所有 app_id 的分区。不同的系统可能会有不同的语法来表示匹配所有分区，因此请根据您的实际环境进行调整。