hive有没有insert /+append（10）/ into这个操作

Hive并没有直接提供`INSERT INTO ... (+append) VALUES`这样的语法，它通常使用`INSERT INTO TABLE`命令，但是有一个类似的特性叫做`APPEND DATA`。当你想向现有的表追加数据时，可以使用`INSERT OVERWRITE`或`INSERT INTO TABLE [PARTITION (partition_cols)] SELECT ...`语句结合`APPEND`选项，这相当于向表添加新行而不是覆盖原有的数据。

例如，如果你想追加新的行到表中，你可以这样做：

INSERT INTO TABLE table_name
SELECT * FROM source_table
[PARTITION (partition_column_values)]
APPEND;

如果你只想添加部分列而不复制其他列，可以指定需要插入的具体列名：

INSERT INTO TABLE table_name (column1, column2)
SELECT column1, column2 FROM source_table
[PARTITION (partition_column_values)]
APPEND;

然而，需要注意的是，并非所有情况都支持`APPEND`操作，如果目标表已经分区并且有触发器或者复杂的元数据约束，结果可能会有所不同。所以在实际操作前，最好查阅具体的Hive文档确认兼容性和行为。

相关问题

运行Python代码： dt = database+'.'+table # 数据库和表名 hc.setConf("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict") hc.createDataFrame(df_data).write.mode("append").insertInto(dt) 出现如下错误是什么原因：TypeError: field answer_consume_time: Can not merge type <class 'pyspark.sql.types.LongType'> and <class 'pyspark.sql.types.StringType'>

这个错误是因为在插入数据时，Spark无法将LongType和StringType两种不同的数据类型进行合并。根据错误信息，字段"answer_consume_time"的数据类型在源数据DataFrame（df_data）中为LongType，而在目标表(dt)中的对应字段的数据类型为StringType。

要解决这个问题，可以尝试以下几种方法之一：
1. 在创建DataFrame时，将"answer_consume_time"字段的数据类型设置为StringType，以匹配目标表的数据类型。
2. 在插入数据之前，将"answer_consume_time"字段的数据类型进行转换，从LongType转换为StringType。
3. 检查目标表的定义，并确保它与源数据的字段类型匹配，可以通过更改目标表的字段类型为LongType来解决此问题。

根据具体情况选择适合的方法进行修改，以确保数据类型匹配。希望对你有所帮助！

用append将数据写入hive 分区表

在Hive中，分区表是一种特殊类型的表，它允许我们将数据按照某些列值进行分割存储，提高查询效率。如果你想用`APPEND`模式将数据写入Hive分区表，首先需要确认几个步骤：

1. **创建或选择分区表**: 确保你的目标表是一个分区表，可以指定特定的分区键值，如日期、地区等。例如：

   CREATE TABLE my_table (col1 string, col2 int, ... partitioned_by date) PARTITIONED BY (date STRING);

2. **明确分区路径**: 在插入数据之前，你需要知道数据应该被写入哪个具体的分区。这通常是基于分区键的值，例如：

   INSERT INTO TABLE my_table PARTITION (date = '2023-04-01')
   SELECT * FROM source_data;

如果你想追加到已存在的分区，只需指定相同的分区键。

3. **使用`APPEND`选项**: Hive默认会覆盖整个分区，如果你想要追加而不是替换数据，需要设置`append`标志。然而，在Hive中，`APPEND`通常不是一种直接的操作选项，因为它是通过其他工具（如Impala）或SQL客户端的额外配置来实现的。如果你使用的是Impala，可以在客户端的配置文件中设置`impala.server.append`为`true`，或者在命令行中通过`-a`或`--append`参数来请求追加操作。

请注意，不是所有的Hive写入操作都支持追加，尤其是在写入大型数据集时，因为Hive默认倾向于全量加载。如果你需要频繁地向分区添加新数据，可能需要考虑其他的批量处理或流式处理技术。