在DataWorks 中,PyODPS 的 execute_sql 方法可以用于执行 SQL 语句并返回 DataFrame 对象。以下是使用 execute_sql 方法执行 SQL 语句并返回 DataFrame 对象的示例: import dataworks_pyodps as odps 创建一个 DataFrame 对象 df = odps.DataFrame([['col1', 'col2'], ['a', 'b']]) 执行SQL 语句并返回 ...
DataWorks 中 odps.execute_sql 命令默认只会获取 10000 条数据,这是由于 ODPS 的查询限制。 如果需要获取更多数据,可以通过以下方式: 使用odps.sql.fetch_next 函数分批获取数据。使用odps.sql.split 函数将查询拆分成多个子查询。使用odps.table.export 函数将表数据导出为本地文件。 2023-09-13 15:03:51 发布...
1.由于Pyodps提供了两种执行SQL语句的方法,execute_sql与run_sql,前者会阻塞调起SQL实例,而后者是不会阻塞的,可实现并行,这就为第一个问题提供了解决方案。值的注意的是run_sql这个方法默认的是只能执行一句SQL(即一个分号前的语句),如果想执行多个SQL过程,需要加一个设置参数"odps.sql.submit.mode":"script",...
PyODPS提供了execute_sql方法来执行单个SQL语句,但如果你需要批量执行,可以遍历SQL语句列表并使用该方法。不过,需要注意的是,execute_sql是阻塞的,即它会等待每个SQL语句执行完成后再继续执行下一个。 python for sql in sql_statements: try: o.execute_sql(sql) print(f"Executed: {sql}") except Exception as...
PyODPS对MaxCompute SQL操作的具体说明如下。 参数说明 statement:需要执行的SQL语句。 hints:设置运行时参数,参数类型是DICT。 返回值说明 执行execute_sql()和run_sql()后的返回值是任务实例。详情请参见任务实例。 使用示例 示例1 执行SQL语句。 o.execute_sql('select * from table_name') #同步的方式执行...
创建PYODPS节点任务实现SQL循环 代码如下 i=1with odps.execute_sql('select * from pwork.`t99_hit_configer`').open_reader() as reader:forrecordinreader: hit_type=record.hit_type column_name=record.column_nameprinthit_type,column_name### 定义insert类型,覆盖原有数据type ='overwrite'if(i==1...
result = o.execute_sql('select from your_table_name limit 10')。 # 打印查询结果。 for record in result: print(record)。 在这个例子中,我们首先导入ODPS和DataFrame类,然后创建一个ODPS连接。接下来,我们使用DataFrame类来加载一个ODPS表,然后使用ODPS连接来执行SQL查询并打印结果。 需要注意的是,在实际使...
importcom.aliyun.odps.Execution;// 提交ODPS SQL任务Executionexecution=odps.sql().execute(sqlTask);StringtaskId=execution.getTaskId(); 1. 2. 3. 4. 5. 步骤四:获取ODPS SQL任务执行结果 我们需要通过轮询任务执行状态,一旦任务执行完成,获取任务执行结果。
o.execute_sql('''drop TABLE if exists luyao_online_proj.s_store_zr11;CREATE TABLE IF NOT EXISTS luyao_online_proj.s_store_zr11(s_store_sk STRING ,s_store_id STRING ,s_rec_start_date STRING ,s_rec_end_date STRING)PARTITIONED BY (`ds` STRING);''',hints={"odps.sql.submit.mode"...
with odps.execute_sql(sql).open_reader()asreader: 打开要写入的表逐行读取 with t.open_writer()aswriter:count=reader.countforiinrange(count//10000):#print(i)forproductinreader[10000*i:10000*(i+1)]:wirte_table(product,writer,category_dic,attrs_name) ...