scala - 如何使用 Spark 执行插入覆盖？

Question

我正在尝试将我们的 ETL Hive 脚本之一转换为 Spark，其中 Hive ETL 脚本维护一个表，其中需要在每晚新同步之前删除部分数据。 Hive ETL 使用插入覆盖的方式将主表删除超过 3 天的数据。基本上创建一个临时表，其中的数据不超过三天，然后覆盖主表。

使用 Spark(使用 Scala)时，我不断收到此错误，无法写入同一源。这是我的代码:

spark.sql ("Select * from mytbl_hive where dt > date_sub(current_date, 3)").registerTempTable("tmp_mytbl")

val mytbl = sqlContext.table("tmp_mytbl")
mytbl.write.mode("overwrite").saveTableAs("tmp_mytbl")

//writing back to Hive ...

mytbl.write.mode("overwrite").insertInto("mytbl_hive")

我收到错误消息，无法写入正在读取的表。

有谁知道更好的方法吗？

Answer 1

你不能。正如您所知，Spark 明确禁止覆盖用作查询源的表。虽然根据技术细节存在一些解决方法，但这些方法并不可靠，应该避免。

相反:

• 将数据写入临时表。
• 删除旧表。
• 重命名临时表。

The Hive ETL takes the main table deletes data that in greater than 3 days using insert overwrite.

最好按日期对数据进行分区，然后删除分区，甚至不查看数据。