hive_context.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table AS SELECT * FROM temp_table") 1. 可以通过以下代码查看Hive表中的数据: print(hive_context.sql("SELECT * FROM my_table").show()) 1. 通过以上步骤,我们可以将DataFrame中的大量数据写入Hive数据库中,并且可以通过HiveContext来操作Hive表中的数据。
在DataFrame 插入 Hive 之前,需要启用 Hive 支持: spark.enableHiveSupport() 1. 插入DataFrame 到 Hive 表: 使用df.write方法将 DataFrame 插入到 Hive 表中: df.write.mode("overwrite").saveAsTable("hive_table_name") 1. 使用Mermaid 创建饼状图 Mermaid 是一种基于文本的图表绘制工具,可以用来创建饼状...
>>> df.write.saveAsTable("pysparkdf") beeline -u jdbc:hive2://hdp-node3:10000 -n hadoop 0: jdbc:hive2://hdp-node3:10000> show databases; +---+--+ | database_name | +---+--+ | da_component_instance | | default | | fileformatdb | | ods | | test | +---+--+ 5 ...
When trying to save a spark dataframe to hive viasdf.write.saveAsTableI get the below error. This happens when running a spark application via a pyspark connection from within python 3.7 (I am importing pyspark and usinggetOrCreateto create a yarn connection). I am running this literally on...
createDataFrame(df) # 写到parquet file=r"D:\apps\spark-2.2.0-bin-hadoop2.7\examples\src\main\resources\test.parquet" spark_df.write.parquet(path=file,mode='overwrite') 3.3. 写到hive # 打开动态分区 spark.sql("set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict") spark.sql("set hive.exec....
("overwrite").partitionBy("saledate").insertInto("ai.da_aipurchase_dailysale_hive")jdbcDF.write.saveAsTable("ai.da_aipurchase_dailysale_hive",None,"append",partitionBy='saledate')# 不写分区表,只是简单的导入到hive表jdbcDF.write.saveAsTable("ai.da_aipurchase_dailysale_for_ema_predict",...
column=Row('col')#转为dataframe pickleDf=pickleRdd.map(lambda x:column(x))#存储到Hive中,会新建数据库:hive_database,新建表:hive_table,以覆盖的形式添加,partitionBy用于指定分区字段 pickleDf..write.saveAsTable("hive_database.hvie_table",mode='overwrite',partitionBy=‘’) ...
pyspark可以直接将DataFrame格式数据转成table,也可在程序中执行sql代码。 1. 首先导入库和环境,os.environ在系统中有多个python版本时需要设置 importosfrompysparkimportSparkContext, SparkConffrompyspark.sql.sessionimportSparkSessionfrompyspark.sqlimportHiveContext ...
DataFrame[] 写入hive表 代码语言:javascript 复制 sql_hive_insert = ''' insert overwrite table temp.hive_mysql select 1 as id, 'A' as dtype, 10 as cnt union all select 2 as id, 'B' as dtype, 23 as cnt ''' spark.sql(sql_hive_insert) 代码语言:javascript 复制 DataFrame[] 读取...
DataFrame[] 构造日期'{dt}'和热搜类型{num}两个参数 # sql写入临时表sql_insert='''insert overwrite table temp.loop_write_example partition (point_date = '{dt}',dtype={num})selectsum(if(dt between date_add('{dt}',-{num}) and '{dt}',cnt,null)) as cntfromtemp.loop_write_example_fa...