spark首次写入Hive orc表报错

最新推荐文章于 2024-05-28 15:52:08 发布

你锋哥真的强

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分类专栏： Spark算子

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The format of the existing table project_bsc_dhr.bloc_views is HiveFileFormat. It doesn't match the specified format OrcFileFormat.;

new_df.write.mode(SaveMode.Append).format("orc").partitionBy("nd").saveAsTable("table1")
将Append改为Overwrite，先写入一部分数据，然后再改成Append

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26. Spark DataFrame写入Hive Orc 分区表

元元的李树专栏

11-11

2840

26. Spark DataFrame写入Hive Orc 分区表分区表建立过程不过多演示，只给出写入hive表的过程。 //方法一： addStgCompanyDF.write.partitionBy("dt").mode(SaveMode.Overwrite).orc("hdfs://XXXX/apps/hive/warehouse/XXXX.db/XXXXX/") //方法二： ...

Spark Streaming 实时写入Hive

soldiers_A的博客

02-01

1万+

一、背景公司Flume版本过低，使用Flume时有数据丢失问题，但是暂时不方便更新框架。所以使用Spark Streaming替代Flume实现入库Hive功能。二、流程图 Created with Raphaël 2.2.0kafkaSpark StreamingETLhive 三、代码实现 pom文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"

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Spark SQL 写入Hive ORC格式表报错问题

weixin_45099311的博客

07-29

2145

Spark SQL 写入Hive ORC格式表报错问题报错信息问题定位我的解决办法报错信息 21/07/20 18:31:25 [task-result-getter-1] WARN TaskSetManager: Lost task 491.1 in stage 10.0 (TID 5637, BJLFRZ-10k-210-143.hadoop.jd.local, executor 94): org.apache.spark.SparkException: Task failed while writi

通过Spark结合使用Hive和ORC存储格式

DataFlow范式

09-19

2万+

在这篇博客中，我们将一起分析通过Spark访问Hive的数据，主要分享以下几点内容：1. 如何通过Spark Shell交互式访问Spark2. 如何读取HDFS文件和创建一个RDD3. 如何通过Spark API交互式地分析数据集4. 如何创建Hive的ORC格式的表5. 如何使用Spark SQL查询Hive表6. 如何以ORC格式存

【Hive|Spark】spark写入hive表存储格式问题

hyj

10-14

3037

The format of the existing table default.student is `HiveFileFormat`. It doesn't match the specified format `OrcFileFormat`.;

Spark 写入 hive报错 [笔记]： The format of the existing table ods_7.user_info is `HiveFileFormat`.

m0_69097184的博客

12-15

494

Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: The format of the existing table ods_7.user_info is `HiveFileFormat`. It doesn't match the specified format `ParquetDataSourceV2`.

Hive:当insertinto表的时候报Could not read schema from the hive metastore because it is corrupted

Joseph25的博客

09-16

1357

//报错信息 Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: The format of the existing table db_src.parquet_test is `HiveFileFormat`. It doesn't match the specified format `ParquetFileFormat`.; //解决办法 ALTER TABLE parquet_test SET TBLPROPERTI.

SparkStreaming写入Hive遇到的问题记录

weixin_42155491的博客

04-11

1881

需求：SparkStreaming实时写入Hive 关于怎么写，网上一大堆，我简单点列下代码： SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("sparkStreaming-order").setMaster(SPARK_MASTER); sparkConf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.se...

项目实战——Spark将Hive表的数据写入ElasticSearch（Java版本）

10-24

项目文件"SparkOnHiveToEs_v1"可能包含了实现上述步骤的Java源代码，包括Spark配置、Hive连接、数据处理逻辑和ElasticSearch的写入操作。通过阅读和理解这些代码，可以深入学习如何在实际项目中整合这些技术。 ...

spark sql读取hive底层_原创-spark sql 写入hive较慢优化思路

weixin_34954140的博客

12-29

1682

在《spark sql 写入hive较慢原因分析》中已经分析了spark sql 写入hive分区文件慢的原因，笔者提供几种优化思路供参考：(1)spark 直接生成hive库表底层分区文件，然后再使用add partion语句添加分区信息spark.sql(s"alter table legend.test_log_hive_text add partition (name_par='${dir...

Spark DataFrame 写入HIve 出现HiveFileFormat`. It doesn't match the specified format `ParquetFileFormat`

lvwenyuan_1的博客

05-30

9481

场景现在有一个需求，解析一个csv文件，然后写入hive已经存在的表中，就出现了这个错 org.apache.spark.sql.AnalysisException: The format of the existing table arcsoft_analysis.zz_table is `HiveFileFormat`. It doesn't match the specified fo...

spark写入hive表

Toby的博客

05-05

1160

spark写入hive表

Spark报错：`HiveFileFormat`. It doesn‘t match the specified format `OrcFileFormat`

qq_36835255的博客

09-16

908

Hive 表是 orc + zlib Spark 写入Hive报错： HiveFileFormat`. It doesn't match the specified format `OrcFileFormat 即使将 Spark 写入 Hive 的代码改为 df.write.format('orc') 也还是报错。解决方案： df.write.format('Hive')

IDEA SPARK与HIVE交互报错集合

qq_35155680的博客

12-05

1449

1、Spark DataFrame 写入HIve 出现HiveFileFormat. It doesn’t match the specified format ParquetFileFormat 详细报错信息：org.apache.spark.sql.AnalysisException: The format of the existing table mydata.test3 is `HiveFileFormat`. It doesn’t match the specified format `Parq

Spark_SparkOnHive_海豚调度跑任务写入Hive表失败解决

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10-29

13万+

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pySpark | pySpark.Dataframe使用的坑与经历

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07-05

2万+

笔者最近在尝试使用PySpark，发现pyspark.dataframe跟pandas很像，但是数据操作的功能并不强大。由于，pyspark环境非自建，别家工程师也不让改，导致本来想pyspark环境跑一个随机森林，用《Comprehensive Introduction to Apache Spark, RDDs & Dataframes (using PySpark) 》中的案例，...

Spark 任务常见错误以及解决方案

qq_31806205的博客

09-23

1万+

Table or view not found: aaa.bbb The column number of the existing table dmall_search.query_embedding_data_1(struct<>) doesn’t match the data schema(struct<user_id:string,dt:string,sku_list:array>); Cannot insert into table ddw_ware.purchase_d.

Spark操作Hive分区表

xiaoxiaohacker的专栏

05-23

2668

原作者写的比较清楚了，特别是DDL建了表后，又用Spark向表里写数据常常写不进去，会报异常。原文地址：https://dongkelun.com/2018/12/04/sparkHivePatition/ 前言前面学习总结了Hive分区表，现在学习总结一下Spark如何操作Hive分区表，包括利用Spark DataFrame创建Hive的分区表和Spark向已经存在Hive分区表里插...

spark3.0写入hive

08-31

### 回答1： Spark 3.0 可以使用 SparkSession 将数据写入 Hive。首先需要创建一个 SparkSession，然后使用该 SparkSession 对数据进行处理，并将数据写入 Hive。下面是一个示例代码： ``` from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("Write to Hive") \ .enableHiveSupport() \ .getOrCreate() # 将数据读取为 DataFrame df = spark.read.format("csv").load("/path/to/data.csv") # 将 DataFrame 写入 Hive 表 df.write.mode("overwrite").saveAsTable("database.table") # 关闭 SparkSession spark.stop() ``` 其中，`enableHiveSupport()` 方法启用对 Hive 的支持，`format("csv")` 方法指定数据源的格式，`saveAsTable("database.table")` 方法将 DataFrame 写入指定的 Hive 表，`mode("overwrite")` 方法指定写入模式为覆盖模式。需要注意的是，需要确保在运行该代码之前已经创建了指定的 Hive 表，并且表的结构与 DataFrame 的结构匹配。 ### 回答2： Spark 3.0写入Hive的过程如下： 1. 首先，我们需要在Spark应用程序中引入Hive的相关依赖。可以通过添加以下Maven坐标来引入： ``` groupId = org.apache.spark artifactId = spark-hive_2.12 version = 3.0.1 ``` 2. 在Spark应用程序中创建一个HiveContext或者SparkSession，并设置其使用Hive作为元数据存储： ```scala val spark = SparkSession.builder() .appName("Write to Hive") .config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse") // 设置Hive元数据存储位置 .enableHiveSupport() // 启用Hive支持 .getOrCreate() ``` 3. 然后，我们可以使用DataFrame或Dataset的write方法将数据写入Hive表。例如，假设我们有一个名为"my_table"的Hive表，我们可以将DataFrame写入该表： ```scala val data = spark.read.format("csv").load("/path/to/data.csv") data.write.mode("overwrite").saveAsTable("my_table") ``` 这将使用DataFrame中的数据覆盖"my_table"表中的内容。 4. 如果我们想要将数据追加到现有的Hive表中，可以将write操作的模式设置为"append"： ```scala data.write.mode("append").saveAsTable("my_table") ``` 这将在"my_table"表中追加新的数据。 5. 此外，我们还可以使用Spark SQL的insertInto语句将数据插入到Hive表中。例如： ```scala data.createOrReplaceTempView("temp_table") // 创建临时视图 spark.sql("INSERT INTO TABLE my_table SELECT * FROM temp_table") ``` 这将使用INSERT INTO语句将从临时表"temp_table"中选择的数据插入到"my_table"表中。综上所述，以上是Spark 3.0写入Hive的一般步骤。通过设置Hive支持并使用DataFrame的write方法或Spark SQL的insertInto语句，我们可以将数据写入Hive表中并进行管理和查询。