hive报错Cannot overwrite a path that is also being read from

最新推荐文章于 2024-12-18 15:03:19 发布
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#hive #spark

本文介绍了如何在Spark中设置`setspark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false`，以避免在将数据从Hive表读取到Spark时自动进行元数据转换为Parquet格式。

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从本表读数写到本表
set spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false;

sparksql select后插入自己 报错 Cannot overwrite a path that is also being read from
yy的博客
04-23 2281
spark.version < 3.0.1 执行下面语句报错: Cannot overwrite a path that is also being read from ...
Spark DataFrame写入Hive表失败，Cannot overwrite table xxx that is also being read from异常解决
weixin_43620111的博客
05-17 527
Spark DataFrame写入Hive表失败，Cannot overwrite table xxx that is also being read from异常解决。
spark报错：Cannot overwrite a path that is also being read from.
cclovezbf的博客
11-04 7660
第一个解决办法真不行。我查了下这两个参数大多是解决spark读取hive表数据量不对的情况用的。而且我设置之后还有报错就不贴出来了。为啥不用append 因为有时候会重复调用。反正就是这么个情况。大概就是获取表里的原始数据，然后从别的地方搞来的新数据两个合起来继续存到表里去。找个时间好好学习下spark的checkpoint知识。第三个这种lowb方法就不说了。这个错看起来很简单。
Cannot overwrite a path that is also being read from spark hive
小小爪哇工程师的博客
03-05 686
检查下代码是否是从A表查出来 然后再插入A表 这样会报错 有的spark版本不会报错。
Cannot overwrite a path that is also being read from.
与君初相逢
10-09 5160
sparksql问题解决 遇到这个问题的解决方案 1.设置 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=true或者spark.sql.hive.convertMetastoreOrc=true 2.设置checkpiont 阻断血缘，设置目录并设置checkpoint，清理目录spark.cleaner.referenceTracking.cleanCheckpoints=true。 3.先插入临时表，再移动到目标表。 ...
Cannot overwrite a path that is also being read from
onway_goahead的博客
12-20 4136
# sparksql 读写同一张表遇到问题 遇到这个问题的解决方案 1.设置 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false或者spark.sql.hive.convertMetastoreOrc=false 2.设置checkpiont 阻断血缘，设置目录并设置checkpoint，清理目录spark.cleaner.referenceTracking.cleanCheckpoints=true。 3.先插入临时表，再移动到目标表。 ...
大数据简单面试题
Denovo的博客
05-27 8122
面试题 1、HashMap 和 Hashtable 区别 HashMap和Hashtable的存储和遍历都是无序的！ 继承的类不同：HashMap继承的是AbstractMap类；Hashtable 继承Dictionary类。但是都实现了Map接口。 线程安全问题：hashmap是非线程安全的，底层是一个Entry数组，put进来的数据，会计算其hash值，然后放到对应的bucket上去，当发生hash冲突的时候，hashmap是采用链表的方式来解决的，在对应的数组位置存放链表的头结点，对链表而言，新加
spark写相同的HIVE表或者相同的HDFS路径时抛出异常
L13763338360的博客
08-23 1428
spark写相同的HIVE表或者相同的HDFS路径时抛出异常
24、Spark读取Hive时的SqlParser发生变更导致sql执行不通过
最新发布
weixin_42960808的博客
12-18 415
查看hive表的ddl语句中关于spark.sql的配置，TBLPROPERTIES里有个参数 ‘spark.sql.sources.provider’=‘parquet’, 这个参数会将spark的datasource转为parquet，而不是我们期望的hive，那么直接删除即可。可以看到报错内容里，spark sql 的解析啥的都走的 SparkSqlParser，并非我们期望的 hive解析器。hivesql 语法中这个场景并不会报这个错误。
都2024年了！是谁还不会优化 Hive 的小文件啊！！！速看！
JIE的博客 --- moon_coder
05-25 1750
同时，对于 Hive 来说，每个小文件在查询时都会被当作一个块，并启动一个 Map 任务来完成，但这种情况下 Map 任务的启动和初始化时间通常远大于逻辑处理时间，这样就会导致大量的资源浪费，降低程序性能。左右的空间，一旦小文件过多，就会影响 HDFS 的性能，还可能撑爆 NameNode 的内存，造成集群宕机，无法提供服务，这就是为什么要处理小文件的根本原因。命令将小文件合并到本地路径中（操作用户需要有该目录的权限），然后将旧文件删除，上传合并后的文件，完成数据加载。
HIVE- SPARK
weixin_44367066的博客
07-06 651
日常记录备忘 Hive修改字段类型之后（varchar->string）Hive可以查到数据，Presto查询报错; 分区字段数据类型和表结构字段类型不一样； spark-sql分区表和非分区表兼容问题， 不能关联 可以建临时表把分区数据导入，用完数据将表删除； count有数据，select没数据 可能是压缩格式所导致； 优化合全量任务，之前是row_number()函数 先插入当天增量，取出最新的数据插入全量表 改成：昨日增量+ （loan_id前天全量中不在昨天增量中的）建议用
Cannot overwrite table portrayal.FrequentlyStopAddr that is also being read from;
没有合适的昵称
01-09 2475
背景原因： spark SQL select 一个表，然后在overwrite 一个表 解决： //将结果保存在临时表中 spark.sql("select * from result_tab").write.mode(SaveMode.Overwrite).saveAsTable("tmp_tab") // 计算逻辑 ........ //将临时表覆盖结果表 spark.sql("s...
Hive之insert into 和insert overwrite
smallnetvisitor的博客
06-26 2917
insert into 和overwrite的用法： INSERT INTO TABLE tablename1 [PARTITION \ (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] \ select_statement1 FROM from_statement;   INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION \...
hive导出数据：insert overwrite或beeline
数据之美的博客
10-30 3235
在hive上处理数据的过程中，不免要导出数据，以下是我在查看相关资料，自己试验成功的方法： 1.用insert，写到hdfs目录下，但是目录好像要由hive用户创建才可以，否则会报错 INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/test1029_tmp' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED by ',' select * f...
Spark SQL overwrite问题
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lvwenyuan_1的博客
08-21 2万+
背景 今天发现hive中有张表，每天会有定时插入操作，但是会有比较多的重复数据，于是想着每天再插入的时候清理一下，用的Spark SQL。 问题 在试用的时候，出现了两个问题： 1.Cannot overwrite a path that is also being read from 2.SaveMode.Overwrite 将分区表整张表覆盖 解决 第一个问题 发生的原因是，我...
spark-sql: insert overwrite分区表问题
L13763338360的博客
11-02 4625
spark-sql: insert overwrite分区表问题
Cannot overwrite table ods.test_orc_hivetable_write that is also being read from;
MR_REN019235的博客
10-25 1871
一个少见的spark问题，感觉贱贱的。 报错如下： org.apache.spark.sql.AnalysisException: Cannot overwrite table ods.test_orc_hivetable_write that is also being read from; at org.apache.spark.sql.DataFrameWriter.saveAsTa...
hive重要命令
weixin_30654583的博客
06-03 123
hadoop dfsadmin -safemode leave hadoop退出安全模式让提示符显示当前库： sethive.cli.print.current.db=true;显示查询结果时显示字段名称：sethive.cli.print.header=true;sethive.resultset.use.unique.column.names=false;采用本地模式运行seth...
hive报错Cannot cast VARCHAR '' to DECIMAL(10, 4). Value is not a number.
10-16
你的问题是关于Hive查询时遇到的错误，具体来说是无法将VARCHAR类型的值转换为DECIMAL类型。这个错误信息表示你正在尝试将一个非数字字符串转换为DECIMAL类型，这是不允许的。 在Hive中，DECIMAL类型用于存储精确的小数数值。它的定义包括两个部分：总位数（总位数包括小数点）和总位数中的非零位数。例如，DECIMAL(10, 4)表示一个总位数为10的DECIMAL类型，其中非零位数为4。 当你在Hive查询中尝试将VARCHAR类型的值转换为DECIMAL类型时，Hive无法识别该字符串是否是一个数字，因为它不知道如何将其从字符串转换为数值。你需要确保你的数据可以安全地转换为DECIMAL类型。 如果你的VARCHAR类型的值是一个可以安全转换为DECIMAL的数值，那么你应该确保它在转换为DECIMAL类型之前被正确地格式化为字符串。 以下是一个示例： 错误的转换方式： ```sql SELECT CAST(CAST(varchar_column AS STRING) AS DECIMAL(10, 4)) FROM table; ``` 这将返回错误“Cannot cast VARCHAR '' to DECIMAL(10, 4). Value is not a number.”，因为在第一次CAST尝试失败时，Hive无法继续进行转换。 正确的转换方式： ```sql SELECT CAST(CAST(varchar_column AS STRING) AS DECIMAL) FROM table; ``` 在这个例子中，我们首先将VARCHAR列转换为字符串，然后再尝试将其转换为DECIMAL类型。这将避免直接尝试将字符串转换为DECIMAL类型而产生的错误。请确保varchar_column列包含的数据是有效的数字字符串，然后再尝试这个查询。
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