离线读写数据(INSERT OVERWRITE)时,仅需选择Spark引擎和Job型资源组,无需配置其他参数;在线读写数据(INSERT INTO)时,需通过SET命令设置执行SQL语句的资源组,且资源组类型必须为Interactive型。 离线读写数据(INSERT OVERWRITE) 在线读写数据(INSERT INTO)
最后,运行查询以验证是否成功插入或覆盖了数据: result=spark.sql("SELECT * FROM people")result.show()# 显示表中的数据 1. 2. 状态图 以下是INSERT OVERWRITE和INSERT INTO的状态图,以帮助你更好地理解它们的工作流程: InsertOverwrite"创建表""使用 INSERT INTO""查询数据""显示数据""使用 INSERT OVERWRITE...
sparksql insertinto 主要功能是向已有表中插入数据,其有四种模式: append:向已有数据源追加数据 overwrite:向已有数据源覆盖写入 ErrorIfExists:写入的数据源中如果已经有数据则抛异常 Ignore:如果数据源中数据以及存在则不作处理 四种模式中,后两种是对特殊情况的一种处理,本篇文章没有研究,这里主要看下前两种模式...
1.8.7.3INSERT OVERWRITE "insert overwrite"可以覆盖Iceberg表中的数据,这种操作会将表中全部数据替换掉,建议如果有部分数据替换操作可以使用"merge into"操作。 对于Iceberg分区表使用"insert overwrite"操作时,有两种情况,第一种是“动态覆盖”,第二种是“静态覆盖”。 动态分区覆盖: 动态覆盖会全量将原有数据覆盖,...
insertInto必须保证源表字段顺序和hive表字段顺序一致,不然会插入乱序,如果字段数不一致,会报错 saveAsTable append模式下,如果字段数不一致,会报错,overwrite模式下,会重建表 如果是外部表,已经存在了数据,saveAsTable会报错 org.apache.spark.sql.AnalysisException: Cannotcreatethe managedtable...
insert overwrite 被覆盖为最新的,而 'D','G'这部分分区的业务仍然还存在,即使现在数据源已经没有了 这里还有个问题 如果设置 set spark.sql.hive.convertMetastoreParquet = false 就会使用hive自己的方式去解析,这样的话就需要保持insert overwrite的源和目的表分区必须一致, 2. 如果'D','G'分区消失了,就会...
详情请参见Spark SQL执行方式。 执行以下语句,写入数据。您可以选择以下任意一种方式向OSS外表中写入数据。 方式一:INSERT INTO写入 INSERT INTO test_db.test_tbl VALUES(1, 'adb', 10); 方式二:INSERT OVERWRITE全表写入 INSERT OVERWRITE test_db.test_tbl VALUES(2, 'spark', 10); 方式三:INSERT INTO...
一、SparkSQL连接Hudi 1.1 Hive配置 1.2 SparkSQL连接Hudi 二、创建表 2.1 常规的建表 2.2 CTAS 三、插入数据四、查询数据五、更新数据 5.1 普通 5.2 MergeInto 六、删除数据七、Insert Overwrite 一、SparkSQL连接Hudi1.1 Hive配置 我们需要将Hive 的 metastore服务独立出来--目前只指定一个节点,也可以只用zooke...
Insert into/overwrite 后如何自动添加 repartition 命令对数据做分区以减少小文件数量? 解决方案:开启自动重分区,配置如下参数: spark.sql.adaptive.enabled:true spark.sql.adaptive.insert.repartition:true spark.sql.adaptive.insert.repartition.forceNum:300 (指定了具体需要分区的值) ...
3.2、使用insert overwrite 读取test3表中的数据覆盖到test2表中 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 //使用insert overwrite 读取test3 表中的数据覆盖到test2 普通表中spark.sql("""|insert overwrite hadoop_prod.default.test2|select id,name,loc from hadoop_prod.default.test3""".stripMarg...