使用批处理方式执行SQL时,必须在SQL执行开始处使用USE <database_name>;语法选择一个数据库。 SQL语句中指定表时,必须为database_name.table_name格式。 批处理方式执行DML、DDL或DQL等任何SQL语句时,只有返回执行成功或者失败,不返回数据。执行成功的结果会抽样一部分打印到日志中。如需查看SQL语句
1、查看已有的database show databases;--切换数据库usedatabaseName; 2、创建数据库 createdatabasemyDatabase; 3、登录数据库myDatabase; usemyDatabase 4、查看已有的table show tables;--查看所有表show tables'KHDX';--支持模糊查询,表名包含KHDX 5、创建表 --建表:createtabletab_test( name string, ...
1、查看已有的database show databases; --切换数据库 use databaseName; 1. 2. 3. 2、创建数据库 create database myDatabase; 1. 3、登录数据库myDatabase; use myDatabase 1. 4、查看已有的table show tables; -- 查看所有表 show tables 'KHDX'; -- 支持模糊查询,表名包含KHDX 1. 2. 5、创...
创建一个case类将RDD中数据类型转为case类型,然后通过toDF转换为DataFrame,调用insertInto函数时,首先指定数据库,使用的是hiveContext.sql("use DataBaseName")语句,就可以将DataFrame数据写入hive数据表中了 2、将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中 hive数据表建立可以在hive上建立,或者使用hiveContext.sql(“crea...
ContactName = 'Alfred Schmidt', City = 'Frankfurt' |WHERE CustomerID = 1; """.stripMarginvalconfig =Config(Map("url"->"mysqlserver.database.windows.net","databaseName"->"MyDatabase","user"->"username","password"->"***","queryCustom"-> query )) sqlContext.sqlDBQuery(config) 使用...
show variables like “char%”;10、在mysql shell中输入以下SQL语句完成数据库和表的创建 create database spark; use spark; create table student (id int(4), name char(20), gender char(4), age int(4)); insert into student values(1,‘Xueqian’,‘F’,23); ...
当一条 sql 语句被 SparkSqlParser 解析为一个 unresolved logicalPlan 后,接下来就会使用 Analyzer 进行 resolve。所谓的 resolve 也就是在未解析的 db、table、function、partition 等对应的 node 上应用一条条 Rule(规则)来替换为新的 node,应用 Rule 的过程中往往会访问 catalog 来获取相应的信息。
tmpSql += s" order by ${splitPK} asc limit ${splitRowNum}" val customDF = readFromJDBC(database, tmpSql).cache resultDataFrame = resultDataFrame.union(customDF) count = customDF.count().toInt if (count > 0) { PKType = customDF.dtypes.toMap.get(source.splitPK).get ...
在SQLConsole窗口,选择Spark引擎和Job型资源组。 步骤二:创建库和C-Store表 说明 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,创建数据库。 CREATEDATABASE spark_create_adb_db_test; 执行以下语句,创建C-Store表。Spark SQL建表语法详情请参...
Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。 与基本的Spark RDD API不同,Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息。 在内部,Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化,有多种方式与Spark SQL进行交互,比如: SQL和DatasetAPI。 当计算结果的时候,使用...