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s3://<Mybucket>/<Table Name>/<day Partition>
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Df.write.partitionBy("orderdate").parquet("s3://<Mybucket>/<Table Name>/")
如果“Hive SQL 查询”或“AWS Athena Query”等其他程序同时开始从表中读取数据:
他们是否考虑写入临时文件？
spark 在写入 S3 位置时是否会锁定数据文件？
我们如何使用 Spark 作为 ETL 工具来处理这种并发情况？
最佳答案
关于apache-spark - Spark 在写入 HDFS 或 S3 时是否锁定文件，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49373482/
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