Spark SQL还提供了动态分区插入的功能。我们可以在INSERT INTO语句中使用SELECT子句来指定插入的数据源,并自动根据数据源中的字段值进行分区。以下是一个示例代码: INSERT INTO employees PARTITION(department)SELECT name,age,department FROM new_employees; 1. 2.
需要注意的是,分区表的分区字段需要在INSERT INTO语句中指定。 // 定义分区字段valpartitionColumn="age"// 指定分区路径valpartitionPath="/path/to/partition/"// 执行INSERT INTO语句插入数据到分区表spark.sql(s"INSERT INTO partitioned_table PARTITION($partitionColumn) SELECT * FROM temp_table")// 清理临...
INSERT INTO本身就是一个SQL命令,其返回结果如下所示: 执行成功 示例1 执行insert into tbl1 select * from empty_tbl;导入语句。返回结果如下。 Query OK, 0 rows affected (0.02 sec) 示例2 执行insert into tbl1 select * from tbl2;导入语句。返回结果如下。
支持以下类型的SQL语句,示例如下所示: INSERT INTO table_a SELECT * FROM table_b CREATE TABLE table_a AS SELECT * FROM table_b INSERT OVERWRITE TABLE table_c PARTITION (dt=20221228) SELECT * FROM table_d INSERT INTO table_c PARTITION (dt=20221228) SELECT * FROM table_d INSERT OVERWRITE TA...
读表的时候,很简单,直接像写sql一样sparkSession.sql("select * from xx") 就可以了。 这里主要是写数据,因为数据格式有很多类型,比如orc,parquet 等,这里就需要按需要的格式写数据。 首先, 对于特殊的格式这里就要制定 dataFrame.write.format("orc")的方式。
String selectSql ="INSERT OVERWRITE TABLE table PARTITION(dt='${dt}') SELECT /*+ REPARTITION(10) */ * FROM ( SELECT /*+ BROADCAST(b) */ * FROM ( SELECT * FROM data WHERE dt='${dt}' ) a inner JOIN ( SELECT * FROM con_tabl1 ) UNION ALL ( SELECT * FROM con_tabl2) UNION...
2. SparkSQL 逻辑计划概述: 代码语言:javascript 复制 select fieldA,fieldB,filedC from tableA where fieldA>10; 复制代码 SQL 主要由Projection(filedA,fieldB,fieldC),DataSource(tableA)和Filter(fieldA>10)三个部分组成,分别对应 SQL 查询过程中的Result,DataSource和Operation: ...
动态分区裁剪功能在Spark SQL中主要通过两个规则实现:一个是逻辑计划优化器规则PartitionPruning,另一个是Spark planner规则PlanDynamicPruningFilters,下面重点介绍这两个规则。 PartitionPruning规则 PartitionPruning规则被添加到SparkOptimizer中的一个默认批次中,这样它就会在逻辑计划优化阶段被应用。PartitionPruning规则在应用...
{"Response":{"RequestId":"9328049f-30bc-4feb-aecf-e3b4ff2d1b00","TaskInfo":{"TaskId":"9e20f9c021cb11ec835f5254006c64af","DatasourceConnectionName":"CosDataCatalog","DatabaseName":"auth_test","SQL":"SELECT * FROM `auth_test`.`hive_test` LIMIT 10","SQLType":"DQL","State...
spark.sql("""select * from hadoop_prod.default.a """).show() 最终结果如下: 注意:更新数据时,在查询的数据中只能有一条匹配的数据更新到目标表,否则将报错。 3、INSERT OVERWRITE