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 C.hadoop-common依赖 D.Junit依赖

卜面的说法不正确的是 B hadoop-client依赖。

在Hive SQL中，INSERT INTO和INSERT OVERWRITE的主要区别在于它们对于目标表中已有的数据的处理方式。INSERT INTO会在目标表中追加新的数据，而INSERT OVERWRITE会先清空目标表，然后再将新的数据写入表中。

而这与Hadoop的客户端依赖无关。Hadoop的客户端依赖主要包含了Hadoop的Java API和一些Hadoop工具包，这些包通常用于开发Hadoop应用程序和访问Hadoop集群。而Hive SQL是在Hadoop之上构建的一种数据仓库查询语言，虽然它需要依赖Hadoop的相关组件，但与Hadoop的客户端依赖没有直接关联。

相关问题

sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test1 --username root --password root --table article --hive-import --hive-table testERROR tool.ImportTool: Encountered IOException running import job: org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException: Output directory hdfs://hadoopMaster:9000/user/hadoop/article already exists at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat.checkOutputSpecs(FileOutputFormat.java:164) at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.checkSpecs(JobSu

这个错误提示是因为你指定的 HDFS 输出路径已经存在，而 Sqoop 默认不允许覆盖已经存在的目录。你可以尝试在 `--hive-table` 参数后面添加 `--hive-overwrite` 参数，让 Sqoop 覆盖已经存在的 Hive 表。

命令示例：

sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test1 --username root --password root --table article --hive-import --hive-table test --hive-overwrite

如果这样仍然不能解决问题，你可以尝试删除已经存在的 HDFS 目录，或者修改输出路径。

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。