可以选择使用Spark SQL直接使用INSERT语句写入Kudu表:与'append'类似,INSERT语句实际上将默认使用UPSERT语义处理: import org.apache.kudu.spark.kudu._ import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by angel: */ object SparkSQL_inser

declare @i intdeclare @qid int set @i=1set @qid=100 while @i<50000begininsert into Order(orderid,ordername) values(@qid,'订单名称')set @i=@i+1set @qid=@qid+1end 海量语句查询代码优化: 具体要注意的:1.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t w

SQL> create table tt_test ( x int, y char(50) ); Table created. SQL> SQL> begin 2 for i in 1 .. 100000 3 loop 4 insert into t values ( i, 'x' ); 5 end loop; 6 commit; 7 end; 8 / PL/SQL procedure successfully completed. SQL> SQL> select coun

--得出以上速度的方法是:在各个select语句前加: declare @d datetime set @d=getdate() select * from tb --并在select语句后加: select [语句执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate()) CREATE TABLE [dbo].[TGongwen] ( --TGongwen是红头文件表名 [Gid] [, ) NOT NULL , --本表的id号,也是主键 [title] [varchar]

declare @i int set @i=1 while @i<(10000)begin INSERT INTO [Table]( [IDi] ,[IDo] ,[Synci] ) ( SELECT top 1 [IDi] ,@i ,[Synci] FROM [Table] ) set @i=@i+1 end

declare @i int set @i=1while @i<61 begin insert into T_RolePower values(1,@i,1)set @i=@i+1 end

使用SQL中的循环,可以实现许多我们需要的操作,比如SQL更新操作.下面就为您介绍使用游标循环进行SQL更新插入的SQL语句写法,希望对您深入学习SQL更新有所帮助. --开始事务 BEGIN TRAN --不显示计数信息 SET NOCOUNT ON DECLARE @ProjNo varchar(50),@CusNo varchar(50) --声明游标 DECLARE CRMPSContact_cursor CURSOR FOR SELECT ProjNo FROM CRMPSContac

--循环插入一年的时间 DROP TABLE #temp CREATE TABLE #temp (date DATETIME); DECLARE @year INT ; WITH a1 AS ( SELECT CAST(RTRIM(@year)+'-01-01' AS DATETIME) date UNION ALL ,date) ,date))=@year ) INSERT #temp SELECT date FROM a1 EXCEPT SELECT date FROM #temp ) --

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

一个SQL循环插入的代码,运行正常: BEGIN DECLARE @idx AS INT; DECLARE @NodeName nvarchar(255); DECLARE @OtherName nvarchar(255); DECLARE @ParentId INT; DECLARE @OrderId Int; DECLARE @Url nvarchar(255); DECLARE @NodeClass nvarchar(255); DECLARE @myTable TABLE (NodeNa

Spark SQL 之 Migration Guide 支持的Hive功能 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Migration Guide 与Hive的兼容(Compatibility with Apache Hive) Spark SQL与Hive Metastore.SerDes.UDFs相兼容.Spark SQL兼容Hive Metastore从0.12到1.2.1的所有版本.Spark SQL也与Hive SerDes和UDFs相兼容,当前S

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

自2013年3月面世以来,Spark SQL已经成为除Spark Core以外最大的Spark组件.除了接过Shark的接力棒,继续为Spark用户提供高性能的SQL on Hadoop解决方案之外,它还为Spark带来了通用.高效.多元一体的结构化数据处理能力.在刚刚发布的1.3.0版中,Spark SQL的两大升级被诠释得淋漓尽致. DataFrame 就易用性而言,对比传统的MapReduce API,说Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过.然而,对于没有MapReduce和

http://www.cnblogs.com/azhqiang/p/4050331.html 在进行数据库操作时, 我们经常会遇到批量向数据库中写入记录的情况. 在这里我提供3种操作方式:   1.  单条语句循环插入, 这是最笨的方法: for i := 0 to 100 do   ADOCommand1.Execute('IINSERT INTO .....')   //伪码, 只是说明意思   2.  多条语句批量插入, 将多条Insert语句拼成一条语句, 一次执行: for i :=

Spark Shell启动后,就可以用Spark SQL API执行数据分析查询. 在第一个示例中,我们将从文本文件中加载用户数据并从数据集中创建一个DataFrame对象.然后运行DataFrame函数,执行特定的数据选择查询. 文本文件customers.txt中的内容如下: 100, John Smith, Austin, TX, 78727 200, Joe Johnson, Dallas, TX, 75201 300, Bob Jones, Houston, TX, 77028 400

http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=12358&page=1 1.DataFrame是什么?2.如何创建DataFrame?3.如何将普通RDD转变为DataFrame?4.如何使用DataFrame?5.在1.3.0中,提供了哪些完整的数据写入支持API? 自2013年3月面世以来,Spark SQL已经成为除Spark Core以外最大的Spark组件.除了接过Shark的接力棒,继续为Spark用户提供高性能的SQ

以前开发一直用的是sql server   定义临时变量 循环插入数据到表中已经成为一种固定的模式,本来想orcale应该也一样吧 都是数据库.. 结果被现实无情的打击到了.在网上找办法,求大神 最后终于实现 插入了几行测试数据,记录下来以免将来用到又忘了! declare //必须要换行? day date :=to_date('2014-03-01','yyyy-mm-dd');//每一句话结束都要以分号结尾 dayw number(10,1) :=0.1;//变量赋值方式 变量名 := 值

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

实验中经常会遇到需要多条数据的情况就想到了用SQL语句循环生成数据 DROP PROCEDURE if EXISTS test_insert; DELIMITER ;; CREATE PROCEDURE test_insert() BEGIN DECLARE y BIGINT DEFAULT 1; WHILE y<100000 DO INSERT INTO `sshshop`.`product` (`pname`, `market_price`, `shop_price`, `image`, `

今天做实验[Spark SQL 编程初级实践],虽然网上有答案,但都是用scala语言写的,于是我用java语言重写实现一下. 1 ．Spark SQL 基本操作将下列 JSON 格式数据复制到 Linux 系统中,并保存命名为 employee.json.{ "id":1 , "name":" Ella" , "age":36 }{ "id":2, "name":"Bob&q