1.复制表结构及数据到新表CREATE TABLE 新表 SELECT * FROM 旧表 这种方法会将oldtable中所有的内容都拷贝过来,当然我们可以用delete from newtable;来删除. 不过这种方法的一个最不好的地方就是新表中没有了旧表的primary key.Extra(auto_increment)等属性.需要自己用"alter"添加,而且容易搞错. 2.只复制表结构到新表 CREATE TABLE 新表 SELECT * FROM 旧表 WHERE 1=2

一.创建新表 0.基本语法 create table 表名称(id varchar2(50) primary key ,name char(200) not null,phone number(11) unique,class varchar(10), foreign key (name)) tablespace USERS ----表放在USERS表空间pctfree 10 ----保留10%空间给更新该块数据使用initrans 1 -----初始化事物槽的个数maxtrans 255 --

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

创建数据表空间create tablespace stbss datafile 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\stbss_temp01.dbf' size 100m autoextend on next 32m maxsize 2048m ---------------------------------stbss 是表空间名称D:xxxxx.dbf 是你表空间数据的存放地址和文件名称size 100m 开始是100M的大小autoextend o

1.常用的数据库备份表语句 SELECT * INTO tableNameNew FROM tableName 2.动态备份表,且备份表名称后面增加三位随机字符和当前日期 1 DECLARE @bakTbl VARCHAR(MAX) 2 SET @bakTbl = ' 3 DECLARE @bakTbl VARCHAR(200) 4 SET @bakTbl=''tableName''+LEFT(NEWID(),3)+CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 112) 5

mysql 中对已有表进行备份用到的语句 CREATE TABLE table_name_1  SELECT * FROM table_name_2; 这个语句是创建表1并且复制表2的结构和数据到表1.

SQLContext是创建DataFrame和执行SQL语句的入口 通过RDD结合case class转换为DataFrame 1.准备:hdfs上提交一个文件,schema为id name age,内容如下 1 zhansgan 16 2 lisi 18 3 wangwu 21 4 xiaofang 22 2.打开spark-shell命令行,执行如下

1 create table [dbo].[Customer] ( CustomerID int identity(1,1) not null, [Name] [nvarchar](50) null, [Address] [nvarchar](50) null, [City] [nvarchar](50) null, [State] [nvarchar](50) null, [ZipCode] [nvarchar](50) null, [Phone] [nvarchar](50) null co

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

本文讲解Spark的结构化数据处理,主要包括:Spark SQL.DataFrame.Dataset以及Spark SQL服务等相关内容.本文主要讲解Spark 1.6.x的结构化数据处理相关东东,但因Spark发展迅速(本文的写作时值Spark 1.6.2发布之际,并且Spark 2.0的预览版本也已发布许久),因此请随时关注Spark SQL官方文档以了解最新信息. 文中使用Scala对Spark SQL进行讲解,并且代码大多都能在spark-shell中运行,关于这点请知晓. 概述 相比于

[From] https://blog.csdn.net/u010990043/article/details/82842995 最近整理了一下spark SQL内置配.加粗配置项是对sparkSQL 调优性能影响比较大的项,小伙伴们按需酌情配置.后续会挑出一些通用调优配置,共大家参考.有不正确的地方,欢迎大家在留言区留言讨论. 配置项 默认值 概述 spark.sql.optimizer.maxIterations 100 sql优化器最大迭代次数 spark.sql.optimizer.in

一. 数据准备 本文主要介绍Spark SQL的多表连接,需要预先准备测试数据.分别创建员工和部门的Datafame,并注册为临时视图,代码如下: val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json") empD

一. 数据准备 本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接,需要预先准备测试数据.分别创建员工和部门的 Datafame,并注册为临时视图,代码如下: val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json") e

Apache Hudi集成Spark SQL抢先体验 1. 摘要 社区小伙伴一直期待的Hudi整合Spark SQL的PR正在积极Review中并已经快接近尾声,Hudi集成Spark SQL预计会在下个版本正式发布,在集成Spark SQL后,会极大方便用户对Hudi表的DDL/DML操作,下面就来看看如何使用Spark SQL操作Hudi表. 2. 环境准备 首先需要将PR拉取到本地打包,生成SPARK_BUNDLE_JAR(hudi-spark-bundle_2.11-0.9.0-SNAP

关键字:数据表 数据库性能 临时表 天轰穿 sqlserver 数据库大纲:数据表的特点,数据表的类型及用法,SQL创建数据表,创建临时表,全局临时表 优酷超清地址 腾讯超清地址 原文地址:http://www.cnthc.com/?/article/137 百度网盘地址:http://pan.baidu.com/s/1dD2BAzJ

--备份表数据 select * from t_owners; --创建备份表 create table t_owners_copy ( id number, name ), addressid number, housenumber ), watermeter ), adddate date, ownertypeid number ) drop table t_owners_copy select * from t_owners_copy --备份一部分数据 insert into t_own

CREATE TABLE 语句用于创建 MySQL 表. 创建表前,我们需要使用 use myDB 来选择要操作的数据库: use myDB; 我们将创建一个名为 "MyGuests" 的表,有 5 个列: "id", "firstname", "lastname", "email" 和 "reg_date": CREATE TABLE MyGuests ( id INT(6) UNSI

在Linux服务器中可以使用命令 mysqladmin -u root password beijing2007; 来修改MySQL的root用户的密码. 但是在我们自己安装了wampserver的电脑里面,可以到PhpMyAdmin这个网页页面去改,初始root密码同样为空. 然后我们用面向过程的MySQLi来进行数据库的链接,链接代码如下: <?php $servername = "localhost"; $username = "root"; $pass

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

创建DataFrame在Spark SQL中,开发者可以非常便捷地将各种内.外部的单机.分布式数据转换为DataFrame.以下Python示例代码充分体现了Spark SQL 1.3.0中DataFrame数据源的丰富多样和简单易用: # 从Hive中的users表构造DataFrame users = sqlContext.table("users") # 加载S3上的JSON文件 logs = sqlContext.load("s3n://path/to/data.js