try{// 创建 Statement 对象valstatement:Statement=connection.createStatement()// 定义 INSERT SQL 语句valinsertSql="INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES ('value1', 'value2')"// 执行 INSERT 操作valrowsAffected=statement.executeUpdate(insertSql)println(s"成功插入$rowsAffected行数据")}ca...
}elseif(stmt instanceof SQLInsertStatement) {// 处理 INSERT 语句SQLInsertStatement insertStmt = (SQLInsertStatement) stmt; System.out.println("The insert table name is: "+ insertStmt.getTableSource().getName()); List<SQLObject> children = insertStmt.getChildren(); System.out.println(children)...
String sql = "insert into t_txc_result (JSBH,HPHM,KKBH,CREATE_TIME) values(?,?,?,?)"; PreparedStatement psmt = conn.prepareStatement(sql); psmt.setString(1,jsbh+""); psmt.setString(2,hphm); psmt.setString(3,kkbh); psmt.setTimestamp(4,new Timestamp(jsbh)); psmt.executeUpdate...
valsql=s"INSERT INTO $table ($columns) VALUES ($placeholders)" conn.prepareStatement(sql) } } 这样,在用户传递进来的savemode模式,我们进行校验,如果是update操作,就返回对应的sql语句! 所以按照上面的逻辑,我们代码这样写: 这样我们就拿到了对应的sql语句; 但是只有这个sql语句还是不行的,因为在spark中会执...
t_name( name string ); insert into test.t_name values ('test1') , ('test2') , ('test3') ; 编写测试代码 为了方便调试Spark SQL源码,我把SQL语句写在了scala代码中。同时,在程序执行的末尾添加了一个阻塞标准输入。这样我们就可以去查看下Spark的WebUI了。 def main(args: Array[String]): Unit...
QUERY_PROGRESS_UPDATE_ERROR(code=3060): Failed to update statement progress 错误 问题描述:数据探索中提交 spark sql 任务,执行过程中,提示 Failed to Update statement progress 错误。 问题定位:当有多个 Spark SQL 任务提交时,需要持续的异步跟进每个 SQL 的执行进度,这里异步处理的队列有限制,默认值是100(20...
Spark官网给SparkSQL做了定义: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 SparkSQLis Apache Spark's moduleforworkingwithstructured data. 由此可见,Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块。 结构化数据指的是:一般指数据有固定的 Schema(约束),例如在用户表中,name 字段是 String 型,那么每一...
(-1);//捕获到异常后进程退出 } } } } if(connection==null)returnfalse; elsereturntrue; } /** *@DESC:当open函数返回为true之后,会针对partition中的每个ROW进行调用 **/ @Override publicvoidprocess(Rowvalue){ try{ PreparedStatementpreparedStatement=connection.prepareStatement("insertinto"+tableName+"...
spark.sql.hive.convertMetastoreParquet默认设置是true, 它代表使用spark-sql内置的parquet的reader和writer(即进行反序列化和序列化),它具有更好地性能,如果设置为false,则代表使用 Hive的序列化方式。 但是有时候当其设置为true时,会出现使用hive查询表有数据,而使用spark查询为空的情况. ...
Azure Synapse Analytics 中適用於 Apache Spark 的 Azure Synapse 專用 SQL 集區連接器可讓您有效率地在 Apache Spark 運行時間和專用SQL 集區之間傳輸大型數據集。 連接器會透過 Azure Synapse 工作區以預設程式庫的形式運送。 連接器是使用 Scala 語言實作。 連接器支援 Scala 和 Python。 若要搭配其他筆記本語...