SparkSQL从2.0开始已经不再支持ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)这种语法了(下文简称add columns语法).如果你的Spark项目中用到了SparkSQL+Hive这种模式,从Spark1.x升级到2.x很有可能遇到这个问题. 为了解决这个问题,我们一般有3种方案可以选择: 启动一个hiveserver2服务,通过jdbc直接调用hive,让hive执

在使用spark sql创建表的时候提示如下错误: missing EOF at 'from' near ')' 可以看下你的建表语句中是不是create external table ....   ,把external删除就好了,spark sql 不支持external 关键字

spark sql执行insert overwrite table时,写到新表或者新分区的文件个数,有可能是200个,也有可能是任意个,为什么会有这种差别? 首先看一下spark sql执行insert overwrite table流程: 1 创建临时目录,比如 .hive-staging_hive_2018-06-23_00-39-39_825_3122897139441535352-2312/-ext-10000 2 将数据写到临时目录: 3 执行loadTable或loadPartiti

spark sql执行insert overwrite table时,写到新表或者新分区的文件个数,有可能是200个,也有可能是任意个,为什么会有这种差别? 首先看一下spark sql执行insert overwrite table流程: 1 创建临时目录,比如2 将数据写到临时目录: .hive-staging_hive_2018-06-23_00-39-39_825_3122897139441535352-2312/-ext-10000 2 执行loadTable或loadPartitio

通用式: alter table [表名] add [字段名] 字段属性 default 缺省值 default 是可选参数 增加字段: alter table [表名] add 字段名 smallint default 0 增加数字字段,整型,缺省值为0  alter table [表名] add 字段名 int default 0 增加数字字段,长整型,缺省值为0 alter table [表名] add 字段名 single default 0 增加数字字段,单精度型,缺省值为0  alt

GO Go EXEC sys.[sp_addextendedproperty] @name = 'MS_Description',@value = '是否填写表单',@level0type = 'SCHEMA',@level0name = 'dbo',@level1type = 'TABLE',@level1name = 't_Enroll',@level2type = 'COLUMN',@level2name = 'IsNeedForm'

#Spark SQL 之 Data Sources 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 数据源(Data Source) Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作.一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作,也可以被注册为临时表.把DataFrame注册为临时表之后,就可以对该DataFrame执行SQL查询.Data Sources这部分首先描述了对Spark的数据源执行加载和保存的常用方法,然后对内置数据源进行深入介绍.

Spark版本:1.6.2 概览 Spark SQL用于处理结构化数据,与Spark RDD API不同,它提供更多关于数据结构信息和计算任务运行信息的接口,Spark SQL内部使用这些额外的信息完成特殊优化.可以通过SQL.DataFrames API.Datasets API与Spark SQL进行交互,无论使用何种方式,SparkSQL使用统一的执行引擎记性处理.用户可以根据自己喜好,在不同API中选择合适的进行处理.本章中所有用例均可以在spark-shell.pyspark shel

Spark SQL 官方文档-中文翻译 Spark版本:Spark 1.5.2 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

1.RDD的局限性 RDD仅表示数据集,RDD没有元数据,也就是说没有字段语义定义. RDD需要用户自己优化程序,对程序员要求较高. 从不同数据源读取数据相对困难. 合并多个数据源中的数据也较困难. 2 DataFrame和Dataset (1)DataFrame 由于RDD的局限性,Spark产生了DataFrame. DataFrame=RDD+Schema 其中Schema是就是元数据,是语义描述信息. 在Spark1.3之前,DataFrame被称为SchemaRDD.以行为单位构成的分

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

spark SQL Parquet 文件的读取与加载 是由许多其他数据处理系统支持的柱状格式.Spark SQL支持阅读和编写自动保留原始数据模式的Parquet文件.在编写Parquet文件时,出于兼容性原因,所有列都会自动转换为空. 1, 以编程方式加载数据 这里使用上一节的例子中的数据:常规数据加载   private def runBasicParquetExample(spark: SparkSession): Unit = {      import spark.implicits.

第一步:将PowerDesigner表字段的中文Name填入Comment中:工具-Execute Commands-Edit/Run Script... '****************************************************************************** '* File: name2comment.vbs '* Title: Name to Comment Conversion '* Model: Physical Data Model

一个表的导入: SET IDENTITY_INSERT [master_new].[dbo].[OpinionList] ON INSERT INTO [master_new].[dbo].[OpinionList](Id,Batch,LinkId,DB_Names,CreateTime) SELECT * FROM [DBA_DB].[dbo].[OpinionList] SET IDENTITY_INSERT [master_new].[dbo].[OpinionList] OFF GO 多

首先说一下,这里解决的问题应用场景: sparksql处理Hive表数据时,判断加载的是否是分区表,以及分区表的字段有哪些?再进一步限制查询分区表必须指定分区? 这里涉及到两种情况:select SQL查询和加载Hive表路径的方式.这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段,在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明. 如果大家有类似的需求,笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合,封装成一个通用的工具. 问题现象 sparks

转自:https://www.cnblogs.com/happyday56/p/3849018.html 关键字:sql server复制 [SQL Server高可用性]数据库复制:修改表结构.新增表.新增存储过程 会被复制到订阅服务器? 在SQL Server上配置好数据库复制后: 1.如果给表加了字段,会不会复制到订阅服务器呢?如果是删除1个字段呢? 2.如果新创建了1个表,会不会被同步过去呢? 3.如果新建了一个存储过程,会不会同步过去呢? 本文将会通过实验,回答上述问题. 1.首先,需

import java.sql.DriverManager import java.util.Properties import com.zhaopin.tools.{DateUtils, TextUtils} import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by xiaoyan on 2018/5/21. */ object IhrDownloadPg

sql一个表中两个字段,合并求和 SELECT SUM(字段a+'.'+字段b) as total  from TABLE

最近发现一些代码生成器 有针对注释做一个很好的转化,之前建表的时候 没有这块的注释.现在想增加,专门去看了下 如何增加注释 1 -- 表加注释 2 EXEC sys.sp_addextendedproperty @name=N'MS_Description', @value=N'注释内容' , @level0type=N'SCHEMA',@level0name=N'dbo', @level1type=N'TABLE',@level1name=N'表名' 3 --例如: 4 EXEC sys.sp

原文:[原创]SQL 把表中字段存储的逗号隔开内容转换成列表形式 我们日常开发中,不管是表设计问题抑或是其他什么原因,或多或少都会遇到一张表中有一个字段存储的内容是用逗号隔开的列表. 具体效果如下图: ------> 从左边图转换成右边图,像这种需求,我们难免会遇到. 今天我写了个存储过程来解决这种问题.主要方式是利用master..spt_values表. 具体存储过程如下: -- Author: LHM -- Create date: 2015-01-10 -- Description: 把