卜面关于Hive SQL中INSERT INTO和INSERT OVERWRITE的区别说法不正确的是 A hadoop-hdfs依赖 B hadoop-client依赖 hadoop-common依赖 DJunit依赖

我不太明白你的问题是什么，但是我可以解释一下INSERT INTO和INSERT OVERWRITE在Hive SQL中的区别：

- INSERT INTO会将新的数据插入到现有表中，不会覆盖原有数据，而是在原有数据的基础上追加。如果表不存在，则会创建一个新表。
- INSERT OVERWRITE会先清空表中的数据，然后再插入新的数据。如果表不存在，则会创建一个新表。

因此，INSERT INTO可以用于将新数据追加到现有数据中，而INSERT OVERWRITE则适用于完全替换表中的数据。

相关问题

spark如何读取a账户oss 写入b公司emr集群的hive(oss-hdfs)

Spark可以使用Hadoop的API来读取OSS上的数据，并使用Hive API将数据写入到EMR集群的HDFS上。

以下是读取OSS数据的示例代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

val accessKeyId = "your_access_key_id"
val accessKeySecret = "your_access_key_secret"
val endpoint = "oss-cn-xxx.aliyuncs.com"
val bucketName = "your_bucket_name"
val objectName = "path/to/your/object"

val hadoopConf = new Configuration()
hadoopConf.set("fs.oss.accessKeyId", accessKeyId)
hadoopConf.set("fs.oss.accessKeySecret", accessKeySecret)
hadoopConf.set("fs.oss.endpoint", endpoint)

val spark = SparkSession.builder().appName("read-oss-data").getOrCreate()

val df = spark.read
  .format("csv")
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .load(s"oss://${bucketName}/$objectName")

df.show()

接下来是将数据写入到EMR集群的Hive的示例代码：

import org.apache.hadoop.fs.Path
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.SaveMode

val spark = SparkSession.builder().appName("write-to-hive").enableHiveSupport().getOrCreate()

val tableName = "your_hive_table"
val outputPath = "/your/hdfs/output/path"

df.write
  .mode(SaveMode.Overwrite)
  .option("path", outputPath)
  .format("orc")
  .saveAsTable(tableName)

在这个示例中，我们使用SparkSession的`enableHiveSupport()`方法启用Hive支持，并使用`saveAsTable()`方法将数据写入到Hive表中。

需要注意的是，需要确保EMR集群上的Hive已经配置好了对HDFS的访问权限，并且HDFS上的路径已经存在。

spark读取a账户的oss 写入b账户的emr集群的hive(oss-hdfs)

1. 首先需要在a账户的oss上创建一个bucket，并将需要导入的数据上传到该bucket中。
2. 在b账户的emr集群中安装hadoop-oss插件，这样才能够将a账户的oss中的数据导入到emr集群中。具体安装方法可以参考官方文档。
3. 在emr集群中创建一个hive表，表的存储位置为hdfs。例如，可以使用以下命令创建一个名为test的表：

   CREATE EXTERNAL TABLE test (
     col1 INT,
     col2 STRING
   )
   STORED AS PARQUET
   LOCATION '/user/hive/warehouse/test';

4. 使用spark读取a账户的oss中的数据，并将数据写入到b账户的emr集群中的hive表中。具体代码如下：

   from pyspark.sql import SparkSession

   spark = SparkSession.builder.appName("oss-to-hive").getOrCreate()

   df = spark.read.format("com.aliyun.emr.oss"). \
       option("accessKeyId", "your_accessKeyId"). \
       option("accessKeySecret", "your_accessKeySecret"). \
       option("securityToken", "your_securityToken"). \
       option("endpoint", "oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com"). \
       option("bucket", "your_bucket_name"). \
       option("path", "your_path"). \
       load()

   df.write.mode('overwrite').format('hive'). \
       option("spark.hadoop.hive.metastore.uris", "thrift://your_hive_metastore:9083"). \
       option("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse"). \
       saveAsTable("test")

其中，需要将your_accessKeyId、your_accessKeySecret、your_securityToken、your_bucket_name、your_path、your_hive_metastore根据实际情况进行替换。
5. 运行以上代码后，数据就会被写入到b账户的emr集群中的hive表中。可以通过hive命令或者hue等工具查看数据是否已经导入成功。