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python - 将 spark DataFrame 保存为 Hive 表的问题

问题描述

我有两个 spark 的数据框。其中一个使用 HiveContext 从 hive 表中收到：

spark_df1 = hc.sql("select * from testdb.titanic_pure_data_test")

我从.csv文件中获得的第二个火花数据框： 

lines = sc.textFile("hdfs://HDFS-1/home/testdb/1500000_Sales_Records.csv").map(lambda line: line.split(","))    

spark_df_test = lines.toDF(['Region','Country','Item_Type','Sales_Channel','Order_Priority','Order_Date','Order_ID','Ship_Date','Units_Sold','Unit_Price','Unit_Cost','Total_Revenue','Total_Cost','Total_Profit'])`

我想将任何数据框保存为配置单元表

spark_df1.write.mode("overwrite").format("orc").saveAsTable("testdb.new_res5")

第一个数据帧保存没有问题，但是当我尝试以spark_df_test同样的方式保存第二个数据帧（）时，我得到了这个错误

文件“/home/jup-user/testdb/scripts/caching.py”，第 90 行，在 spark_df_test.write.mode("overwrite").format("orc").saveAsTable(" testdb. new_res5") 文件 "/data_disk /opt/cloudera/parcels/CDH-5.15.1-1.cdh5.15.1.p0.4/lib/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/sql/readwriter.py”，第 435 行，在 saveAsTable 文件中“/data_disk/opt/cloudera/parcels/CDH-5.15.1-1.cdh5.15.1.p0.4/lib/spark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/java_gateway.py” ，第 1257 行，通话中 文件“/data_disk/opt/cloudera/parcels/CDH-5.15.1-1.cdh5.15.1.p0.4/lib/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/sql/utils.py”，第 51 行, 在 deco pyspark.sql.utils.AnalysisException: '指定数据库名称或其他限定符不允许用于临时表。如果表名中包含点 (.)，请用反引号 (`) 引用表名。;'

标签： pythonapache-sparkhivepyspark

解决方案

问题是您试图用不同的数据框覆盖同一个配置单元表。这现在不能在 spark 中完成。

原因是下面的代码。这确保了表是否存在以引发异常。理想的方法是将数据框保存在新表中

spark_df_test.write.mode("overwrite").format("orc").saveAsTable("testdb.new_res6")

或者你可以使用'insertInto'

spark_df_test.write.mode("overwrite").saveAsTable("temp_table")

然后您可以覆盖目标表中的行

val tempTable = sqlContext.table("temp_table") 
tempTable
       .write
       .mode("overwrite").insertInto("testdb.new_res5")

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