hive用with as 查询的结果建表 就是 with ... as (...) create table a as select ...

您好！对于Hive，您可以使用WITH子句和CREATE TABLE AS SELECT语句来将WITH子句的查询结果存储到一个新表中。以下是一个示例：

WITH temp_table AS (
  SELECT column1, column2
  FROM original_table
  WHERE condition
)
CREATE TABLE new_table AS (
  SELECT *
  FROM temp_table
);

在上面的示例中，我们首先使用WITH子句创建一个临时表(temp_table)，然后使用CREATE TABLE AS SELECT语句将temp_table的结果存储到新表(new_table)中。

您可以根据实际情况修改查询和表名，以满足您的需求。希望能对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。

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：

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。