在Spark SQL中,INSERT INTO SELECT语法用于将一个表中的数据插入到另一个表中。这种语法非常便捷,可以帮助我们快速地将数据从一个表复制到另一个表,同时还可以进行一些数据转换和过滤操作。下面我们将详细介绍INSERT INTO SELECT语法的使用方法,并附上代码示例。 首先,我们需要创建两个表,一个作为源表,一个作为目标...
通过设置spark.hadoop.mapreduce.output.fileoutputformat.compress参数为false,可以取消对输出文件的压缩,从而控制输出文件的数量。另外,通过设置spark.sql.files.maxRecordsPerFile参数来控制每个输出文件中的记录数。 结论 通过以上步骤,我们可以解决"spark insert into select 导致很多小文件"的问题。通过调整shuffle分区数...
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED; Spark SQL INSERT INTO SELECT语句调优 1. 分区插入 将数据分区可以提高插入性能,确保目标表有相应的分区列。 df.write.partitionBy("partition_column").insertInto("table_name"); 2. 并行度调整 调整Spark作业的并行度以提高插入性能。 spark.conf.set(...
建议使用INSERT INTO SELECT的方式进行批量导入。 导入结果介绍 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...
在Spark-sql中保存查询输出的纯SQL方式 是通过使用INSERT INTO语句将查询结果保存到目标表中。具体步骤如下: 创建目标表:首先需要创建一个目标表,用于存储查询结果。可以使用Spark-sql的CREATE TABLE语句来创建表,指定表的结构和字段类型。 执行查询:使用Spark-sql的SELECT语句执行需要保存的查询操作,获取结果集。 保存...
一.SparkSQL相关在执行insert 语句时报错,堆栈信息为:FileSystem closed。常常出现在ThriftServer里面。原因:由于hadoop FileSystem.get 获得的FileSystem会从缓存加载,如果多线程一个线程closedFileSystem会导致该BUG 解决方法:h...
既然Spark SQL 可以处理数据,那么为什么没有替代HIVE了? 主要是HIVE 支持一些Spark SQL 不支持的SQL语法。 例如以下是hive SQL 支持,而Spark SQL不支持的语法 1、查询建表 Create table lvhou_test as selec * from lvhou_test1; 2、Select子查询
一、INSERT INTO "insert into"是向Iceberg表中插入数据,有两种语法形式:"INSERT INTO tbl VALUES (1,"zs",18),(2,"ls",19)"、"INSERT INTO tbl SELECT ...",以上两种方式比较简单,这里不再详细记录。 二、MERGE INTO ...
insert into 表名 别名 更多内容 Spark INSERT SELECT语句调优 可对INSERT...SELECT操作做如下的调优操作。 如果建的是Hive表,将存储类型设为Parquet,从而减少执行INSERT...SELECT语句的时间。 建议使用spark-sql或者在Beeline/JD BCS erver模式下使用spark用户来执行INSERT... 来自:帮助中心 查看更多 → 字...
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