在SparkSQL中,我们可以使用SQL语句来进行数据操作。下面是一些常用的增删改命令示例: 增加数据 -- 插入数据INSERTINTOtable_name(column1,column2,...)VALUES(value1,value2,...); 1. 2. 3. 删除数据 -- 删除数据DELETEFROMtable_nameWHEREcondition; 1. 2. 3. 修改
那么通过方言解析出的sql语句就通过PrepareStatement的executeBatch(),将sql语句提交给mysql,然后数据插入; 那么上面的sql语句很明显,完全就是插入代码,并没有我们期望的 update操作,类似: UPDATE table_nameSET field1=new-value1, field2=new-value2 但是mysql独家支持这样的sql语句: INSERTINTO student (columns_1,...
语法： UPDATE 表名称 SET 列名称 = 新值 WHERE 列名称 = 某值 Person: LastNameFirstNameAddre...
SparkSession:SparkSession是Spark SQL中的入口点,负责创建DataFrame、执行SQL查询等操作。 DataFrame:DataFrame是Spark SQL中的抽象数据结构,类似于关系数据库中的表格,可以通过SQL语句或DataFrame API来操作数据。 studentDF:studentDF是加载学生信息表的DataFrame。 Query:Query是用于执行SQL查询的类。 结论 通过本文介绍的...
UPDATEtableIdentifierSETcolumn=EXPRESSION(,column=EXPRESSION); 示例:将表h0中id为1的price字段值更新为20。 updateh0setprice=20whereid=1; DELETE语句 表示删除分区表或非分区表中满足指定条件的单行或多行数据。 语法 DELETEFROMtableIdentifier [WHEREBOOL_EXPRESSION]; ...
通常,Spark SQL支持两种表,即Managed表和External表。如果使用location语句或使用create external table显式地创建表来指定一个位置,则它是一个外部表,否则它被认为是一个托管表。你可以在这里阅读更多关于外部vs托管表的信息。2.1 常规的建表 语法: 创建表的时候需要指定路径,不指定路径创建到本地了,Spark启用的是...
Apache Hudi 0.9.0实验性地支持使用Spark SQL进行DDL/DML操作,朝着让所有用户(非工程师、分析师等)更容易访问和操作Hudi迈出了一大步。用户可以直接使用CREATE TABLE ... USING HUDI以及CREATE TABLE ... AS SELECT语法来在像Hive的catalogs中创建和管理表。用户然后可以使用INSERT,UPDATE, MERGE INTO以及DELETE...
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,需要先修改ELASTIC_ENABLE_HOT_PARTITION_HAS_HDD_REPLICA配置...
在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口,创建DataFrame有三种方式:通过Spark的数据源进行创建;从一个存在的RDD进行转换;还可以从Hive Table进行查询返回。 2.2 SQL风格语法 SQL语法风格是指我们查询数据的时候使用SQL语句来查询,这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助 1)创建一个DataFrame ...
INSERT INTO test_hudi_table SELECT2AS id,'hudi_2'AS name,9AS price,900asts,'2022-03-07'asdt; INSERT INTO test_hudi_table SELECT3AS id,'hudi_3'AS name,8AS price,800asts,'2022-03-07'asdt; 3.查询 表结构 spark-sql>desc test_hudi_table; ...