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...
.appName("sql") .master("local") .config("spark.sql.shuffle.partitions",1) //设置SparkSQL shuffle之后的分区数(不设置的话,默认是200个分区,执行代码太慢了) .getOrCreate() //读取文件构建DF val linesDF: DataFrame = spark .read .format("csv")//指定读取文件的格式 .option("sep","*") ...
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...
我们在第3步的AlterTableAddColumnsCommand中,虽然调用了catalog.alterTable(newTable)来修改表信息,但实际上并不能将新的字段添加到表中,因为Spark代码写死了,不能改Hive表的schema,我们还需要修改HiveExternalCatalog类(sql/hive/src/main/scala/org/apache/spark/sql/hive/HiveExternalCatalog.scala),改动如下: @@...
很久以前就有个疑问，见过一些表设计时会留出几个reverse的字段，目的是为了以后扩展，但此时设计的字段...
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 ...
ALTER TABLE table_identifier(表名) RENAME COLUMN col_name TO col_name(列名) --查看分区列 SHOW PARTITIONS table_name; 补充:如果在 Spark SQL 中对分区内容重命名遇到“does not support partition management”错误,这通常表示您正在尝试对不支持分区管理的文件格式的表进行分区操作。
如何在spark sql中更改列值 在Spark SQL中更改列值可以通过使用withColumn函数来实现。withColumn函数用于添加、替换或重命名DataFrame中的列。 具体步骤如下: 导入必要的库和模块: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col 创建SparkSession对象: 代码语言:txt 复...
ALTERTABLEtable_name CHANGE[COLUMN]col_old_name col_new_name column_type[COMMENTcol_comment][FIRST|AFTERcolumn_name] 现象描述:表是分区ORC表,Spark版本2.4x。 修改历史有历史分区数据的表的字段名后,导致spark-sql读取hive表历史分区时,被修改的字段FLN90读取到的都是null值。但是读取新的分区数据时,不受...
一. spark-sql 1.in 不支持子查询 eg. select * from src where key in(select key from test); 支持查询个数 eg. select * from src where key in(1,2,3,4,5); in 40000个 耗时25.766秒 in 80000个 耗时78.827秒 2.union all/union