presto select into

在Presto中，没有直接的SELECT INTO语法来将查询结果插入到新的表中。相反，您可以使用CREATE TABLE AS语句来创建一个新表，并将查询结果插入其中。下面是一个示例：

CREATE TABLE new_table AS
SELECT column1, column2, ...
FROM existing_table
WHERE condition;

在上面的示例中，您可以根据需要指定要选择的列、现有表以及任何筛选条件。查询的结果将被插入到新创建的`new_table`中。

请注意，如果新表已经存在，它将被覆盖。如果您想要追加数据到现有表中，可以使用INSERT INTO语句。

相关问题

请详细 讲解 presto insert into select的过程

当执行Presto中的`INSERT INTO ... SELECT`语句时，会经过以下几个过程：

1. 解析语法：Presto会解析`INSERT INTO ... SELECT`语句，并根据语句中的表名、列名、分区等信息生成对应的执行计划。

2. 执行计划生成：Presto会根据语句中的表名、列名、分区等信息生成对应的执行计划。执行计划包括多个Stage，每个Stage代表一个任务，其中包括一个或多个Task。每个Task负责处理数据的一部分。

3. 数据读取：执行计划中的第一个Stage负责读取源数据。Presto会根据语句中的SELECT子句查询源表的数据，并将查询结果划分为多个分区。

4. 数据分区：Presto会将源数据按照分区规则进行划分，并将每个分区的数据发送给下一个Stage。

5. 数据处理：下一个Stage会根据执行计划中的计算逻辑对数据进行处理，并将处理结果发送给下一个Stage。

6. 数据写入：执行计划中的最后一个Stage负责将处理结果写入目标表中。Presto会根据目标表的分区规则将处理结果写入对应的分区。

整个过程中，Presto会通过多个Stage协同工作，每个Stage负责不同的任务，以实现高效的数据处理和写入。

Presto insert into如何避免小文件过多？

在Presto中，可以通过以下几个方式避免小文件过多：

1. 调整`hive.max-partitions-per-writer`参数：默认情况下，这个参数的值为100，也就是说默认情况下每个输出分区最多包含100个小文件。如果你想要减少小文件数量，可以将这个参数调小。

2. 调整`hive.target-file-size`参数：这个参数控制每个小文件的大小，默认值是134217728（即128MB）。如果你想要减少小文件数量，可以将这个参数调小。

3. 使用`INSERT INTO ... SELECT`语句：在执行`INSERT INTO ... SELECT`语句时，Presto会将源数据按照分区规则进行划分，并将每个分区的数据合并后写入目标表中。这样可以避免生成过多的小文件。

4. 合并小文件：如果已经生成了过多的小文件，可以使用Hadoop提供的工具对小文件进行合并，将多个小文件合并成一个大文件。常用的工具包括`hadoop fs -getmerge`和`hadoop archive`等。