可以使用 PySpark DataFrame 的 write 方法将数据插入到 Hive 表中。 在PySpark 中,你可以使用 DataFrameWriter 提供的 write 方法将数据插入到 Hive 表中。以下是一个基本的步骤和示例代码: 步骤 创建或加载 DataFrame:首先,你需要有一个 DataFrame,可以通过读取文件、执行查询等方式获得。 配置Hive 支持:确保你的...
步骤1:创建SparkSession frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建一个SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("write to Hive")\.enableHiveSupport()\.getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 步骤2:读取数据源文件生成Dataframe # 读取数据源文件生成Dataframedf=spark.read.csv("path/to/source_...
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。
>>> 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....
3、将rdd转为dataframe并存入到Hive中 #定义列名column = Row('col')#转为dataframepickleDf =pickleRdd.map(lambdax: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='ov...
sql(sql_hive_create) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 DataFrame[] 写入hive表 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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'...
write.saveAsTable 当追加插入的时候dataframe只需要scheam一致,会自动匹配 name: str, 表名 format: Optional[str] = None, 格式类型 hive,parquet… mode: Optional[str] = None, 写入方式 partitionBy: Optional[Union[str, List[str]]] = None, 分区列表 df.show()+---+---+|age| name|+---+-...
Pyspark DataFrame是 Spark SQL 中的一个分布式数据集合。 Hive DataFrame是 Spark SQL 中的一个接口,它允许你在 Spark 环境中处理 Hive 表。 应用场景 Pyspark适用于需要进行复杂数据处理和机器学习任务的场景。 Hive DataFrame适用于需要使用 SQL 进行数据查询和分析的场景。