importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("InsertSelectExample").getOrCreate()// 创建源表spark.sql("CREATE TABLE source_table (id INT, name STRING)")// 插入数据到源表spark.sql("INSERT INTO source_table VALUES (1, 'Alice')")spark.sql("INSERT INTO sou...
importorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectSparkSQLHiveInsertSelectExample{defmain(args:Array[String]):Unit={valspark=SparkSession.builder().appName("SparkSQL Hive Insert Select Example").enableHiveSupport().getOrCreate()spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS employees (id INT, name STRING, age...
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(...
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/JDBCServer模式下使用spark用户来执行INSERT...SELECT操作,避免执行更改文件owner的操作,从而减少执行INSERT...SELECT语句的时间。 在Beeline/JDBCServer模式下,executor的用户跟driver是一致的,driver是JDBC...
仅支持通过Spark SQL读取(SELECT)和写入(INSERT)C-Store分区表中的数据,不支持读写非分区表数据。分区表创建方法,详情请参见CREATE TABLE。 不支持通过Spark SQL更新(UPDATE)和删除(DELETE)C-Store表数据(包括分区表和非分区表)。 查询热数据时,需要先使用XIHE引擎执行如下SQL修改相关配置项,再执行SQL查询语句,否则...
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: 1. 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`...
insert 语句起别名 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/JDBCServer模式下使用spark用户来执行INSERT... ...
这里面有很多看不懂的操作符,请到下面这个网址里面去学习。这里可以看出来它目前支持的sql语句只是select和insert。 http://www.scala-lang.org/api/2.10.4/index.html#scala.util.parsing.combinator.Parsers$Parser 我们继续查看select。 代码语言:javascript ...
CODE(功能解析出来insert的名称和select表名称,解析比较方便) importcom.alibaba.druid.sql.SQLUtils;importcom.alibaba.druid.sql.ast.SQLObject;importcom.alibaba.druid.sql.ast.SQLStatement;importcom.alibaba.druid.sql.ast.statement.*;importcom.alibaba.druid.sql.dialect.hive.visitor.HiveSchemaStatVisitor;import...
scala> spark.sql("select * from user") res8: org.apache.spark.sql.DataFrame= [name:string, age:int] scala> spark.sql("select * from user").show+---+---+ | name|age| +---+---+ |zhangsan|21| | lisi|22| | wangwu|23| ...