1. 2. 3. 4. 5. | 4 | 将DataFrame写入ClickHouse | fromclickhouse_driverimportClient# 将DataFrame写入ClickHouseclient=Client('localhost')client.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_table (A Int32, B String)')client.insert_dataframe('INSERT INTO test_table',df) 1. 2. 3. 4. 5. 6....
the jdbc url create in foreachPartition.") } logDebug(s"ready foreachPartition...") df.foreachPartition { iter => var jdbcUrl = this.jdbcLink var statementArray = new Array[ClickHousePreparedStatement](1) //先初始化1大小的数组,如果是集群模式再修改数组 var lengthArray = new Array[Int](...
insert_df(dataframe[, updatecol, chunksize, …]) 将DataFrame 的数据插入当前数据表 run_sql(sql) 执行sql select([columns, where, distinct, groupby, …]) 从数据表获取 DataFrame 格式的数据 select_raw([columns, where, distinct, …]) 根据查询条件从数据表获取数据 start_transaction([flatten]) 不...
echo 'select * from test.ads_user_portrait_vertical_df_cls' | curl localhost:8123?database=test -uroot:root -d @- > table_name.sql 2、导⼊数据，以tab作为分割符：导⼊数据库的本机执⾏：cat table_name.sql | clickhouse-client --query="INSERT INTO database.table_name FORMAT ...
clickhouse-client --query='INSERT INTO table VALUES' < data.txt clickhouse-client --query='INSERT INTO table FORMAT TabSeparated' < data.tsv 三、ClickHouse官方数据 Yandex.Metrica是一个网络分析服务,样本数据集不包括其全部功能,因此只有两个表可以创建: hits 表包含所有用户在服务所涵盖的所有网站上完成...
硬盘消耗情况查看:df -h 在Linux 系统中,/dev/vda3通常是一个设备文件,代表一个磁盘分区,是无法通过cd命令进入的。 所以我们可以进入cd /然后执行du -sh *命令来查看硬盘占用细节。 经过一番排查,最终确定是clickhouse对硬盘的消耗最大。 第二步、排查数据库内部占用情况 ...
df.repartition(1).write.format("orc").mode("append").save("/tmp/orc") 测试表: create table orc_demo (srcip String, destip String, time DateTime) ENGINE=TinyLog; 数据导入: cat file.orc | clickhouse-client --query="INSERT INTO orc_demo FORMAT ORC" ...
tsv clickhouse-client --password="123456" --query "INSERT INTO tutorial.visits_v1 FORMAT TSV" --max_insert_block_size=100000 < visits_v1.tsv 找出可用的设置、含义及其默认值的最简单方法是查询 system.settings 表: 代码语言:javascript 复制 vvml-yz-hbase-test.172.18.4.126 :) select name, ...
("<yourFilePath>") .selectExpr("colName1","colName2","colName3", ... ) .persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER_2) println(s"read done") df.write.mode(SaveMode.Append).option(JDBCOptions.JDBC_BATCH_INSERT_SIZE, 100000).jdbc(url,table, properties) println(s"write done") df.unpersist(...
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