.说明 在实际使用中有一个需求是通过 Spark 对分区表进行增量分区的覆盖操作，Spark . 的 saveAsTable 函数使用 Overwrite 存储模式设置分区表的 partition 会造成全表覆盖的问题 ，使用Append 存储模式会造成同一分区数据多次写入并不能满足我们的需求。在网上查了一下原因，这是个存在很久的问题，是 Spark 的版本的问题，在 Spark . 之后已经修 ...
2020-11-10 15:03 0 556 推荐指数：
在使用 CDH 6.0.X 的版本还是自带的是 Spark2.2 的版本，2.2 版本的 Spark 使用 saveAsTable 如果使用overWrite PartitionBy 的功能会有和 hive 行为不一致的地方。 比如我们目前有两个分区 2019-03-22 ...
PostgreSQL 分区表，操作性相当便捷。 但只能在创建时决定是否为分区表，并决定分区条件字段，普通表创建后，不能在修改为分区表。 Note：通过其他方法也可转化为分区表。 和其他数据库一样，分区表作为一个DB的特性，优点自不用说，物理分散，逻辑统一。 必须要注意的一个缺点是：分区表 ...
叫做表的一个分区（Partition），一个分区实际上是一个独立的，内部的物理表。也就是说，分区表在逻 ...
要求Spark版本2.3以上，亲测2.2无效 配置 config("spark.sql.sources.partitionOverwriteMode","dynamic") 注意 1、saveAsTable方法无效，会全表覆盖写，需要用insertInto，详情见代码 2、insertInto ...
随着表中行数的增多，管理和性能性能影响也将随之增加。备份将要花费更多时间，恢复也将 要花费更说的时间，对整个数据表的查询也将花费更多时间。通过把一个表中的行分为几个部分，可以减少大型表的管理和性能问题，以这种方式划分发表数据的方法称为对表的分区。分区表的优势： （1）改善查询性能 ...
Oracle partition table 分区表详解 分区表就是通过使用分区技术，将一张大表，拆分成多个表分区（独立的segment），从而提升数据访问的性能，以及日常的可维护性。分区表中，每个分区的逻辑结构必须相同。如：列名、数据类型。分区表中，每个分区的物理存储参数可以不同。如：各个分区 ...
随着表中行数的增多，管理和性能性能影响也将随之增加。备份将要花费更多时间，恢复也将 要花费更说的时间，对整个数据表的查询也将花费更多时间。通过把一个表中的行分为几个部分，可以减少大型表的管理和性能问题，以这种方式划分发表数据的方法称为对表的分区。分区表的优势： （1）改善查询性能：对分区对象 ...
数据库分区的主要目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减响应时间，主要包括两种分区形式：水平分区与垂直分区。水平分区是对表进行行分区。而垂直分区是对列进行分区，一般是通过对表的垂直划分来减少目标表的宽度，常用的是水平分区. 1. hive建立分区表 2. ...
