Hive上当第一次跑批insert into take select I’d,name from tables；当下次跑批时先检查take表里是否有相同的数据，排除重复数据插入新增数据，这条sql如何修改

在Hive中，如果你想在第一次运行`INSERT INTO TABLE take SELECT id, name FROM tables`时创建表并插入数据，而在后续批次中跳过已存在的数据，你可以通过添加一个`ON DUPLICATE KEY UPDATE`条件来实现。但是Hive本身并不支持直接的更新操作，你需要借助其他手段或工具。这里我们可以假设你有一个外部存储系统（如Hadoop的其他组件HBase或NoSQL数据库）来存储唯一键（id）的最后插入时间（timestamp）。

首先，在tables表上创建一个聚集索引，包含(id, last_insert_time)这对唯一键：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS tables (
    id INT,
    name STRING,
    last_insert_time TIMESTAMP,
    PRIMARY KEY (id)
);

然后，每次插入之前，检查`take`表中是否已有相同的`id`。如果存在并且last_insert_time小于新数据的时间，就更新而不是插入新的记录。这需要在另一个步骤中完成，比如在Python脚本中：

from pyhive import hive

# 连接到Hive
conn = hive.Connection(host='your_host', port=your_port, username='your_username', database='your_database')

cursor = conn.cursor()

# 获取上次插入时间
query = f"SELECT * FROM take WHERE id = {new_id}"
cursor.execute(query)
last_record = cursor.fetchone()
if last_record and last_record[2] > new_data_timestamp:
    # 更新last_insert_time
    update_query = f"UPDATE take SET last_insert_time = '{new_data_timestamp}' WHERE id = {new_id}"
else:
    # 插入新数据
    insert_query = f"INSERT INTO take (id, name) VALUES ({new_id}, '{new_name}')"

# 执行相应的查询
cursor.execute(insert_query)

# 保存更改并关闭连接
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()