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！

spark-submit运行Python代码的结构如下，出现了数据倾斜问题，即每次访问接口，得到的json数据量不同，该如何修改代码结构：a = [] b = [] for url in url_list: response = requests.get(url, params=params) html = response.text data = json.loads(html) # 对Data做相关数据处理 ...... a.append(data['data']['key1']) b.append(data['data']['key2']) answer_pd= pd.DataFrame() answer_pd['a'] = a answer_pd['b'] = b conf = SparkConf().setAppName("APP").setMaster("yarn").setSparkHome("/usr/xxx/xx/xxx") sc = SparkContext(conf=conf) hc = HiveContext(sc) dt = 'database.table' # 数据库和表名 hc.setConf("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict") hc.createDataFrame(answer_pd).write.mode("append").insertInto(dt)

为了解决数据倾斜问题，可以考虑对URL列表进行分片，然后将每个分片中的URL并行处理。这样可以将请求并行化，减少数据倾斜现象的影响。下面是修改后的代码结构：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
import pandas as pd

# 将URL列表进行分片，每个分片包含一部分URL
sliced_url_list = [url_list[i:i+slice_size] for i in range(0, len(url_list), slice_size)]

spark = SparkSession.builder \
    .appName("APP") \
    .master("yarn") \
    .getOrCreate()

for sliced_urls in sliced_url_list:
    # 将sliced_urls转化为一个RDD
    rdd = spark.sparkContext.parallelize(sliced_urls)

    # 使用flatMap函数对每个URL发送HTTP请求并处理数据
    result_rdd = rdd.flatMap(lambda url: process_url(url, params))

    # 将result_rdd转化为DataFrame
    df = result_rdd.toDF(["a", "b"])

    # 将DataFrame写入Hive表
    dt = 'database.table'  # 数据库和表名
    df.write.mode("append").insertInto(dt)

spark.stop()

在上述代码中，我们将URL列表进行分片，并使用`parallelize`方法将每个分片转化为一个RDD。然后，使用`flatMap`函数对每个URL进行处理，并生成一个包含"a"和"b"字段的RDD（即`result_rdd`）。接着，将`result_rdd`转化为DataFrame，并使用`insertInto`方法将DataFrame写入Hive表。

这样，通过将URL分片并行处理，可以减少数据倾斜问题的影响，并提高处理效率。注意，`process_url`函数需要根据实际需求进行实现，以实现对URL的处理和数据提取。