首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Spark Dynamic Partition overwrite on multiple columns生成空白输出

是指在Spark中使用动态分区覆盖多个列时,生成了空白的输出。

动态分区是指根据数据中的某些列的值自动创建分区。在Spark中,可以使用INSERT OVERWRITE语句来覆盖已有的分区数据。当使用动态分区覆盖多个列时,如果某些列的值不存在或为空,可能会导致生成空白的输出。

解决这个问题的方法是确保动态分区的列都有有效的值。可以通过以下步骤来解决:

  1. 检查数据源:确保数据源中的所有列都有有效的值。如果某些列的值为空或不存在,可以考虑使用默认值或其他适当的值来填充这些列。
  2. 检查分区列:确保动态分区的列都有有效的值。可以使用Spark的coalesce函数来填充空值或缺失值。
  3. 检查分区规则:确保动态分区的规则正确设置。可以使用Spark的partitionBy函数来指定动态分区的列。
  4. 检查输出路径:确保输出路径正确设置。可以使用Spark的path函数来指定输出路径。
  5. 检查权限:确保对输出路径具有写入权限。如果没有权限,可以尝试更改输出路径或联系系统管理员。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云Spark:https://cloud.tencent.com/product/spark
  • 腾讯云数据仓库(Tencent Data Warehouse,TDW):https://cloud.tencent.com/product/tdw
  • 腾讯云对象存储(Tencent Cloud Object Storage,COS):https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 腾讯云数据计算服务(Tencent Cloud Data Compute,DC):https://cloud.tencent.com/product/dc
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • Hive SQL 语法大全,宇宙最强整理,建议收藏

    ',78)); 创建临时表 临时表,表示在当前用户会话内才有效,数据全都存在用户临时目录中,一旦退出对话,表和数据都会被清除掉 CREATE TEMPORARY TABLE list_bucket_multiple...=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 全是动态分区插入 注意,select 的字段中,分区字段要在最后面,并且按顺序 insert...WHERE ds is not null and hr>10 INSERT OVERWRITE TABLE R PARTITION (ds='2010-03-03, hr=12) SELECT key...:struct columns { i32 i} partitioned:true partitionColumns:struct partition_columns { string d} totalNumberFiles...将查询结果写入其他表中 通用语法 -- insert overwrite INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2

    6.1K62

    Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

    true 如果为 true , 则启用使用表的 metadata 的 metadata-only query optimization 来生成 partition columns (分区列)而不是 table...当 scanned (扫描)的所有 columns (列)都是 partition columns (分区列)并且 query (查询)具有满足 distinct semantics (不同语义)的 aggregate...在非安全模式下,只需输入机器上的用户名和空白密码即可。 对于安全模式,请按照 beeline 文档 中的说明进行操作。...Datasource tables(数据源表)的 INSERT OVERWRITE TABLE ... PARTITION ... 行为的更改。...在以前的 Spark 版本中,INSERT OVERWRITE 覆盖了整个 Datasource table,即使给出一个指定的 partition.

    26K80

    Hive的调优你都知道那些?

    第一个MR Job中,Map的输出结果会随机分布到Reduce中,每个Reduce做部分聚合操作,并输出结果,这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中,从而达到负载均衡的目的...开启动态分区参数设置 开启动态分区参数设置 set hive.exec.dynamic.partition=true; 设置为非严格模式(动态分区的模式,默认strict,表示必须指定至少一个分区为静态分区...set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 在所有执行MR的节点上,最大一共可以创建多少个动态分区。...set hive.exec.dynamic.partition = true; set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict; set hive.exec.max.dynamic.partitions...; set hive.error.on.empty.partition = false; INSERT overwrite TABLE ori_partitioned_target PARTITION

    93520

    HIVE基础命令Sqoop导入导出插入表问题动态分区表创建HIVE表脚本筛选CSV中的非文件行GROUP BYSqoop导出到MySQL字段类型问题WHERE中的子查询CASE中的子查询

    of srm.invoice_lines_temp2 nor dynamic partition columns.....srm.invoice_lines_temp2 sour_t where jobid='106'; 但是这里有个问题,动态分区默认是没有开启的,所以需要修改一下配置 // 是否启动动态分区,默认false SET hive.exec.dynamic.partition...true; // 打开动态分区后,动态分区的模式,有 strict和 nonstrict 两个值可选,strict 要求至少包含一个静态分区列,nonstrict则无此要求 SET hive.exec.dynamic.partition.mode...=nonstrict; 要不然可能会报这样的异常: Dynamic partition strict mode requires at least one static partition column...To turn this off set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict INTO 和 OVERWRITE insert into 与 insert

    15.3K20
    领券