我使用Spark 2.0.2。
在学习将数据集写入Hive表的概念时，我明白我们是以两种方式完成的：
有人能告诉我使用Spark加载Hive表的首选方法是什么？
答案 0 :(得分：0)
一般来说，我更喜欢2.首先，因为对于多行，你不能构建如此长的sql，其次是因为它减少了错误或SQL注入攻击等其他问题。
与JDBC相同，我尽可能使用PreparedStatements。
答案 1 :(得分：0)
以这种方式思考，我们需要每天在蜂巢上实现更新。
这可以通过两种方式实现
对于第一个选项，sql的工作方式类似于gem，但请记住，处理整个数据的数据应该更少。
第二个选项效果很好。如果您只想处理受影响的分区。使用data.overwite.partitionby.path 您应该以这样的方式编写逻辑，即它只处理受影响的分区。该逻辑将应用于数据为数百万亿条记录的表