提交sparksql时候不加分区条件就报错

如果在提交 Spark SQL 查询时没有指定分区条件，则 Spark SQL 引擎将无法确定要扫描哪些分区，这将导致查询失败。因此，必须在查询中包含分区条件。

例如，如果你有一个名为 `sales` 的分区表，其中包含 `year` 和 `month` 两个分区列，要查询 2021 年 2 月的销售数据，可以使用以下查询语句：

SELECT * FROM sales WHERE year=2021 AND month=2;

在上面的查询中，`year` 和 `month` 列被用作分区条件，以确定要从哪些分区中检索数据。如果不包含这些分区条件，则 Spark SQL 引擎将无法确定要扫描哪些分区，从而导致查询失败。

相关问题

sparksql 写入动态分区

SparkSQL写入动态分区可以通过以下步骤实现：
1. 在配置文件中设置hive.exec.dynamic.partition为true，开启动态分区。
2. 使用DataFrame的write方法将数据写入目标表。
3. 使用insertInto方法将数据插入到目标表的动态分区中。

示例代码如下：

spark.sql("set hive.exec.dynamic.partition=true")
df.coalesce(100)
  .write()
  .format("orc")
  .mode(SaveMode.Overwrite)
  .insertInto("test")

dlc sparksql 写入动态分区

在使用DLC SparkSQL写入动态分区时，可以使用INSERT INTO语句结合动态分区的语法来实现。动态分区是指根据数据内容自动创建分区，并将数据写入到相应的分区中。

下面是一个使用DLC SparkSQL写入动态分区的示例代码：

INSERT INTO table_name PARTITION (partition_column)
SELECT * FROM source_table;

其中，table_name是目标表的名称，partition_column是动态分区的列名，source_table是源表的名称。

在实际使用中，可以根据具体的需求来修改INSERT INTO语句和SELECT语句，以满足不同的数据写入需求。