1.ALTER TABLE ... RENAME TO 2.ALTER TABLE ... SET TBLPROPERTIES 3.ALTER TABLE ... ADD COLUMN 4.ALTER TABLE ... RENAME COLUMN 5.ALTER TABLE ... ALTER COLUMN 6.ALTER TABLE ... DROP COLUMN 7.ALTER TABLE ... ADD PARTITION FIELD 8.ALTER TABLE ... DROP PARTITION FIELD 9.ALTER TABL...
2.2 ADD COLUMNS -- 增加列名 ALTER TABLE table_identifier ADD COLUMNS (列名 string comment '1231' , 列名 int) 2.3 DROP COLUMNS -- 删除列名 ALTER TABLE table_identifier DROP { COLUMN | COLUMNS } [ ( ] col_name [ , ... ] [ ) ] {}:选填项 []:必填项 请注意:"ALTER TABLE DROP COLU...
四、Column的方法 API 一、Column的无绑定创建方式 1.单引号'在Scala中是一个特殊的符号,通过',会生成一个Symbol对象,SymboL对象可以理解为是一个字符串的变种,但是比字符串的效率高很多,在Spark中,对Scala中的Symbol对象做了隐式转换,转换为一个ColumnName对象,Colu...
如果想要增加分区,即task 数量,就要降低最终分片 maxSplitBytes的值,可以通过降低spark.sql.files.maxPartitionBytes 的值来降低 maxSplitBytes 的值 3.2 参数测试及问题 spark.sql.files.maxPartitionBytes 参数默认为128M,生成了四个分区: table_a 在hdfs 20190815日的数据情况: 代码语言:javascript 代码运行次数:0...
14.alter table tablename change oldColumn newColumn column_type 修改列的名称和类型 alter table yangsy CHANGE product_no phone_no string 15.导入.sql文件中的sql spark-sql --driver-class-path /home/hadoop/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.30-bin.jar -f testsql.sql ...
importnet.sf.jsqlparser.schema.Column;importnet.sf.jsqlparser.statement.Statement;importnet.sf.jsqlparser.statement.select.*;importnet.sf.jsqlparser.statement.create.table.CreateTable;importnet.sf.jsqlparser.util.TablesNamesFinder;importorg.apache.commons.lang.StringUtils;importjava.io.Reader;import...
valspark=SparkSession.builder().appName("column").master("local[6]").getOrCreate()importorg.apache.spark.sql.functions._valpersonDF=Seq(Person("zhangsan",12), Person("zhangsan",8), Person("lisi",15)).toDS() val c4: sql.Column = column("name") ...
import com.microsoft.azure.sqldb.spark.bulkcopy.BulkCopyMetadata import com.microsoft.azure.sqldb.spark.config.Config import com.microsoft.azure.sqldb.spark.connect._ /** Add column Metadata. If not specified, metadata is automatically added from the destination table, which may suffer performance...
_TABLE,"test") try{ import spark._ spark.sql("select '7', 'long'").rdd.map(row => { val id = row(0).asInstanceOf[String] val name = row(1).asInstanceOf[String] val put = new Put(Bytes.toBytes(id)) put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("a"), Bytes.to...
spark.sql("select '7', 88 ").rdd.map(row => { val name= row(0).asInstanceOf[String] val id = row(1).asInstanceOf[Integer] val put = new Put(Bytes.toBytes(id)) put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes(id), Bytes.toBytes(name)) (new ImmutableBytesWritable, put)...