df.write(tbl).create() 相当于 CREATE TABLE AS SELECT ... df.write(tbl).replace() 相当于 REPLACE TABLE AS SELECT ... df.write(tbl).append() 相当于 INSERT INTO ... df.write(tbl).overwritePartitions() 相当于动态 INSERT OVERWRITE ... 具体操作如下: //1.准备数据,使用DataFrame Api 写入...
INSERT INTO tableName PARTITION(pt=pt_value) select * from temp_table的语句类似于 append 追加的方式。 INSERT OVERWRITE TABLE tableName PARTITION(pt=pt_value) SELECT * FROM temp_table的语句能指定分区进行重写,而不会重写整张表。 sql 语句的方式比.write.saveAsTable()方法更灵活。 3.2 保存 hive ...
可以使用spark.catalog.createTable方法创建空表。 表是元数据结构,该结构会将其基础数据存储在与目录关联的存储位置。 删除表也会删除其基础数据。 可以使用数据帧的saveAsTable方法将其保存为表。 可以使用spark.catalog.createExternalTable方法创建外部表。 外部表定义目录中的元数据,但从外部存储位置获取其基础数据...
To use Spark to write data into a DLI table, configure the following parameters:fs.obs.access.keyfs.obs.secret.keyfs.obs.implfs.obs.endpointThe following is an example:
上述代码首先创建了一个SparkSession对象,然后使用read.csv方法将数据读取到DataFrame中,最后使用write.saveAsTable方法将DataFrame保存到名为my_table的表中。 overwrite参数的作用 overwrite参数用于控制保存时的行为。当overwrite参数为True时,如果表已经存在,则会先删除原有的表,然后再创建新的表并保存数据;如果表不存...
.config("spark.sql.parquet.writeLegacyFormat",true) saveAsTable会利用hive API将Dataset持久化为表,其中表的元数据默认用derby存了一个数据库中,表的数据会存在spark.sql.warehouse.dir变量的文件夹下。 元数据的存储默认用derby数据库。 使用derby数据库: ...
小批SQL 命令(例如 UPDATE、DELETE、MERGE、CREATE TABLE AS SELECT、INSERT INTO 等)针对的 Delta Lake 已分区表。 将具有追加数据模式的引入方案流式传输到容许更高写入延迟的 Delta Lake 已分区表。 何时避免使用 未分区表。 不能接受更高写入延迟的用例。 明确定义了优化计划和读取模式的大型表。 如何启用和...
“name”).sortBy(“age”).saveAsTable(“people_bucketed”) 分区以parquet输出到指定目录 df.write.partitionBy("favorite_color").format("parquet").save("namesPartByColor.parquet") 分区分桶保存到hive表 df.write .partitionBy("favorite_color").bucketBy(42,"name").saveAsTable("users_partition...
可使用spark.catalog.createTable方法创建空表,也可使用其saveAsTable方法将数据帧另存为表。 删除托管表也会删除其基础数据。 例如,以下代码将数据帧保存为名为 products 的新表: Python df.write.format("delta").saveAsTable("products") 备注 Spark 目录支持基于各种格式的文件的表。 Microsoft Fabric 中的首...
df.write.partitionBy("favorite_color").bucketBy(42,"name").saveAsTable("users_partitioned_bucketed") cube rullup pivot 代码语言:javascript 复制 cube sales.cube("city","year”).agg(sum("amount")as "amount”).show()rull up sales.rollup("city","year”).agg(sum("amount")as "amount”...