hive用with as 查询的结果建表 就是 with ... as (...) create table a as select ...
时间: 2024-04-14 19:26:56 浏览: 12
您好!对于 Hive,您可以使用 WITH 子句来创建临时视图,并将其结果存储到新建的表中。下面是一个示例:
```sql
WITH your_temp_view AS (
SELECT col1, col2
FROM your_source_table
WHERE condition
)
CREATE TABLE your_new_table AS
SELECT *
FROM your_temp_view;
```
在上面的示例中,我们首先使用 WITH 子句创建一个名为 `your_temp_view` 的临时视图,然后在 CREATE TABLE 语句中使用该视图来创建新表 `your_new_table`,并将视图的结果存储到新表中。
请根据您的具体需求,将上述示例中的表名、列名、条件等替换为您自己的实际情况。
相关问题
spark.sql hive建表
您可以使用Spark SQL来在Hive中创建表。下面是一个示例代码:
```scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object CreateTableInHive {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder()
.appName("CreateTableInHive")
.enableHiveSupport()
.getOrCreate()
// 创建一个DataFrame作为示例数据
val data = Seq(
("Alice", 25),
("Bob", 30),
("Charlie", 35)
)
val df = spark.createDataFrame(data).toDF("name", "age")
// 使用Spark SQL的语法创建Hive表
spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table (name STRING, age INT)")
// 将DataFrame写入到Hive表中
df.write.mode("overwrite").saveAsTable("my_table")
// 查询表中的数据
val result = spark.sql("SELECT * FROM my_table")
result.show()
spark.stop()
}
}
```
在上述示例代码中,我们首先通过`enableHiveSupport()`方法启用Hive支持。然后,我们使用`spark.sql()`方法创建了一个名为`my_table`的Hive表。接下来,我们将DataFrame写入到该表中,并通过`spark.sql()`方法查询了表中的数据。
请注意,您需要确保您的Spark集群已经配置了与Hive的集成,并且具有正确的Hive元数据存储。
org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcRelationProvider does not allow create table as select.
这个错误提示是因为`JdbcRelationProvider`不支持`CREATE TABLE AS SELECT`语句,而这个语句正是Spark在将数据写入到远程Hive时所使用的。为了解决这个问题,你可以尝试以下方法:
1. 使用`INSERT INTO`语句:替换`df.write().format("jdbc").option("dbtable", hiveTable)`为`df.write().insertInto(hiveTable)`,这样就可以使用`INSERT INTO`语句将数据写入到远程Hive表中。
2. 使用其他的JDBC数据源:如果你的远程Hive支持其他的JDBC数据源,你可以尝试使用这些数据源来将数据写入到Hive中,比如使用`org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.RedshiftRelationProvider`来将数据写入到AWS Redshift中。
3. 将数据先写入到本地Hive中,再通过Hive将数据写入到远程Hive中:你可以先将数据写入到本地Hive中,再通过Hive的`INSERT INTO`语句将数据写入到远程Hive中。这种方法需要在本地安装Hive,并配置Hive的连接信息。
以上是几种可能的解决方法,你可以根据实际情况选择合适的方法。