最近公司为了降本,在做presto sql 到 spark sql的任务迁移(体力活 ),作为一个两年多来一直在用presto的sql boy,因为presto本身是针对adhoc场景,所以在平时建表的时候都是简单粗暴的create table table_name as 、 insert into table_name 等等, 最近上线了spark之后,发现了spark在etl的强大,也发现其实自己在ddl...
alter 分区操作包括增加分区和删除分区操作,这种分区操作在Spark3.x之后被支持,spark2.4版本不支持,并且使用时,必须在spark配置中加入spark.sql.extensions属性,其值为:org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions,在添加分区时还支持分区转换,语法如下: 添加分区语法:ALTER TABLE ... ADD PARTITION...
在Spark SQL中,可以使用ALTER TABLE语句来修改已经创建的表。其中,ALTER TABLE CHANGE COLUMN语句用于修改表中的列的名称、数据类型和注释等属性。然而,有时候在执行ALTER TABLE CHANGE COLUMN操作时,可能会遇到"org.apache.spark.sql.AnalysisException: ALTER TABLE CHANGE COLUMN is not sup"异常。 问题分析 这个异常...
修改sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/command/tables.scala,在120行处,新增AlterTableAddColumnsCommand类: caseclassAlterTableAddColumnsCommand(tableName:TableIdentifier,newColumns:Seq[StructField])extendsRunnableCommand{overridedefrun(sparkSession:SparkSession):Seq[Row]={valcatalog=sparkS...
SparkSQL从2.0开始已经不再支持ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)这种语法了(下文简称add columns语法)。如果你的Spark项目中用到了SparkSQL+Hive这种模式,从Spark1.x升级到2.x很有可能遇到这个问题。
DataWorks中的spark_sql支持对表增加字段操作。可以使用ALTER TABLE语句来修改已有表的结构,包括添加、删除和修改字段等操作。例如,以下是一个在DataWorks中使用spark_sql执行ALTER TABLE语句增加字段的示例: -- 进入DataWorks控制台 USE your_workspace_name; -- 执行Spark SQL查询 SELECT * FROM your_table_name WHER...
1,Spark 2.0 以上SQL 操作HIVE的 时候不支持: alter table add Column 语句,也就是增加字段语句了 替代方案: 使用hiveserver,走JDBC 去更新 ,通过其他blog得知,也可以使用thrift,因为spark sql本身走的就是thrift所以这个方法可以不依靠其他服务,但是我尝试失败,实在没找到更新表模式的方法 ...
7.cache table 表名,进行缓存 8.同一行,取出多个字段中最大值(greatest), 最小值(least) sql语句,需要取出多个字段列中的最大值和最小值 9.explode会过滤空值的数据 10.udf Spark官方UDF使用文档:Spark SQL, Built-in Functions 11.空值 表A需要筛选出a中不等于aaa的数据(a字段有空值) ...
--增加分区:更完善写法:altertabletab_testaddifnotexistspartition(p_age=11,p_name="Tom");altertabletab_testaddpartition(p_age=10,p_name='Tom');--需要指定所有的分区,不能只是p_age或p_name;否则org.apache.spark.sql.execution.QueryExecutionException:doesn't contain all (2) partition columns--...