spark写入数据时(全量overwrite),中途kill程序,原有的表被删,直到重跑任务,表恢复,期间查询,一直报表不存在异常。这种情况该如何避免

这种情况可以通过在写入数据时启用原子性写入来避免。原子性写入是指在写入数据时，将写入操作分为多个阶段，每个阶段都有一些检查点，只要有任何一个阶段失败，整个写入操作都会回滚到之前的状态，从而避免出现数据不一致的情况。

在使用Spark写入数据时，可以通过设置"spark.sql.sources.partitionOverwriteMode"参数为"dynamic"来启用原子性写入。这个参数的默认值是"static"，表示覆盖整个分区，而"dynamic"表示只覆盖分区中已存在的文件，这样可以避免在写入数据时删除整个表。

此外，建议在查询表之前，先判断表是否存在。可以使用SparkSession.catalog.tableExists(tableName: String)方法来判断表是否存在，如果不存在就等待一段时间再进行查询，直到表恢复为止。

相关问题

scala spark写入mysql overwrite自增主键

在Scala中使用Spark写入MySQL时，如果想要使用overwrite模式来覆盖表中的数据并保留自增主键，可以使用以下方法：

1. 将DataFrame注册为临时表：

df.createOrReplaceTempView("temp_table")

2. 使用SQL语句将数据写入MySQL表中：

val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test"
val table = "test_table"
val properties = new Properties()
properties.setProperty("user", "root")
properties.setProperty("password", "root")
properties.setProperty("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
spark.sql(s"truncate table $table")
spark.sql(s"insert into $table select * from temp_table")

在上面的代码中，truncate语句用于清空表中的数据，insert into语句用于将临时表中的数据写入MySQL表中。由于使用了overwrite模式，如果表中已经存在相同的记录，则会被覆盖，但是自增主键的值会自动增加。

spark写hive按照partition overwrite

Spark写Hive按照Partition Overwrite的方法如下：

1. 首先，需要创建一个Hive表，并指定Partition的字段。

2. 接着，使用Spark读取数据，并将数据转换为DataFrame格式。

3. 然后，使用DataFrame的write方法，将数据写入Hive表中。

4. 在写入数据时，需要指定Partition的值，并使用overwrite模式，以覆盖原有的数据。

5. 最后，提交Spark任务，等待任务执行完成即可。

需要注意的是，在使用overwrite模式时，会覆盖原有的数据，因此需要谨慎操作，以免造成数据丢失。