最近项目有个需求,把一张表中的数据根据一定条件增删改到另外一张表.按理说这是个很简单的SQL.可是在实际过程中却出现了超级长时间的执行过程. 后来经过排查发现是大数据量insert into xx select造成. 原因在于当insert into xx select数据量达到10万级别,同时又有Update和Delete操作表.容易造成锁表. 经过研究重构了SQL语句问题解决.具体解决方案如下: 1.update 和Delete操作当成一个事务处理 2.Insert into前先删除索引 3
先来描述一下问题: 如果你是从基于文本的数据源来创建DataFrame的,当你将DataFrame注册为临时表后,如果对这个临时表进行insert into 操作,会抛出异常的. 问题答案参见:http://apache-spark-user-list.1001560.n3.nabble.com/How-to-direct-insert-vaules-into-SparkSQL-tables-td11851.html no, spark sql can not insert or update
SQL Order By SQL update INSERT INTO 语句 INSERT INTO 语句用于向表格中插入新的行. 语法 INSERT INTO 表名称 VALUES (值1, 值2,....) 我们也可以指定所要插入数据的列: INSERT INTO table_name (列1, 列2,...) VALUES (值1, 值2,....) 插入新的行 "Persons" 表: LastName FirstName Address City Carter Thomas
package com.file; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import java.util.ArrayList; public class ResolvFile { public static String readFileContent(String filepath) { //1.读取每一行记录,保存到List中 ArrayList<String> records = new ArrayList&