INSERT OVERWRITE在Spark SQL中用于将数据插入到目标表中,如果目标表已经存在数据,则会覆盖原有数据。这个操作非常适用于需要更新表内容或将处理后的结果覆盖存储到表中的场景。 2. 使用INSERT OVERWRITE语句的基本格式 sql INSERT OVERWRITE TABLE table_name SELECT column1, column2, ... FROM source_table WHERE...
以下是一个SparkSQL的动态分区插入示例: -- 创建一个分区表CREATETABLEsales_data(order_idINT,product STRING,amountDECIMAL(10,2))PARTITIONEDBY(sales_date STRING)STOREDASPARQUET;-- 插入数据到分区表INSERTOVERWRITETABLEsales_dataPARTITION(sales_date)SELECTorder_id,product,amount,sales_dateFROMstaging_sales_...
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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...
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)
执行insert overwrite报错报错信息：ErrorCode=OverwriteModeNotAllowed, ErrorMessage=Overwrite mode not ...
insert overwrite table a select a1,a2,a3 from a union all select a1,a2,a3 from b 优化成: insert overwrite table a select a1,a2,a3 from b 或者 insert into table a select a1,a2,a3 from b 或者 set spark.sql.hive.convertInsertingPartitionedTable=false; insert overwrite table a select a1...
您可以选择批处理或交互式执行任意一种方式执行以下SQL语句。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.te...
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:hdfs存在不从缓存加载的解决方式,在hdfs-site.xml 配置 fs.hdfs.impl.disable.cache=true...
Hive也支持insert overwrite方式来插入数据 hive> insert overwrite table test > PARTITION (age) > select id, name, tel, age > from wyp; Hive还支持多表插入 hive> from wyp > insert into table test > partition(age) > select id, name, tel, age ...