久久久久久久av_日韩在线中文_看一级毛片视频_日本精品二区_成人深夜福利视频_武道仙尊动漫在线观看

  • <legend id='bd3SP'><style id='bd3SP'><dir id='bd3SP'><q id='bd3SP'></q></dir></style></legend>
      <bdo id='bd3SP'></bdo><ul id='bd3SP'></ul>
  • <i id='bd3SP'><tr id='bd3SP'><dt id='bd3SP'><q id='bd3SP'><span id='bd3SP'><b id='bd3SP'><form id='bd3SP'><ins id='bd3SP'></ins><ul id='bd3SP'></ul><sub id='bd3SP'></sub></form><legend id='bd3SP'></legend><bdo id='bd3SP'><pre id='bd3SP'><center id='bd3SP'></center></pre></bdo></b><th id='bd3SP'></th></span></q></dt></tr></i><div class="qwawimqqmiuu" id='bd3SP'><tfoot id='bd3SP'></tfoot><dl id='bd3SP'><fieldset id='bd3SP'></fieldset></dl></div>

    <small id='bd3SP'></small><noframes id='bd3SP'>

      1. <tfoot id='bd3SP'></tfoot>

        Pyspark DataFrameWriter jdbc 函數(shù)的 ignore 選項(xiàng)是忽略整

        Does ignore option of Pyspark DataFrameWriter jdbc function ignore entire transaction or just offending rows?(Pyspark DataFrameWriter jdbc 函數(shù)的 ignore 選項(xiàng)是忽略整個(gè)事務(wù)還是只是有問題的行?) - IT屋-程序員軟件開發(fā)技
          <tbody id='ptBGc'></tbody>
        <i id='ptBGc'><tr id='ptBGc'><dt id='ptBGc'><q id='ptBGc'><span id='ptBGc'><b id='ptBGc'><form id='ptBGc'><ins id='ptBGc'></ins><ul id='ptBGc'></ul><sub id='ptBGc'></sub></form><legend id='ptBGc'></legend><bdo id='ptBGc'><pre id='ptBGc'><center id='ptBGc'></center></pre></bdo></b><th id='ptBGc'></th></span></q></dt></tr></i><div class="qwawimqqmiuu" id='ptBGc'><tfoot id='ptBGc'></tfoot><dl id='ptBGc'><fieldset id='ptBGc'></fieldset></dl></div>
        1. <legend id='ptBGc'><style id='ptBGc'><dir id='ptBGc'><q id='ptBGc'></q></dir></style></legend>

            <small id='ptBGc'></small><noframes id='ptBGc'>

              <tfoot id='ptBGc'></tfoot>

                  <bdo id='ptBGc'></bdo><ul id='ptBGc'></ul>
                • 本文介紹了Pyspark DataFrameWriter jdbc 函數(shù)的 ignore 選項(xiàng)是忽略整個(gè)事務(wù)還是只是有問題的行?的處理方法,對(duì)大家解決問題具有一定的參考價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)吧!

                  問題描述

                  Pyspark DataFrameWriter 類有一個(gè) jdbc 函數(shù) 用于將數(shù)據(jù)幀寫入 sql.這個(gè)函數(shù)有一個(gè) --ignore 選項(xiàng),文檔說:

                  The Pyspark DataFrameWriter class has a jdbc function for writing a dataframe to sql. This function has an --ignore option that the documentation says will:

                  如果數(shù)據(jù)已經(jīng)存在,則靜默忽略此操作.

                  Silently ignore this operation if data already exists.

                  但是它會(huì)忽略整個(gè)事務(wù),還是只會(huì)忽略插入重復(fù)的行?如果我將 --ignore--append 標(biāo)志結(jié)合起來會(huì)怎樣?行為會(huì)改變嗎?

                  But will it ignore the entire transaction, or will it only ignore inserting the rows that are duplicates? What if I were to combine --ignore with the --append flag? Would the behavior change?

                  推薦答案

                  mode("ingore") 如果表(或另一個(gè)接收器)已經(jīng)存在并且無法組合寫入模式,則只是 NOOP.如果您正在尋找諸如 INSERT IGNOREINSERT INTO ... WHERE NOT EXISTS ... 之類的內(nèi)容,則必須手動(dòng)執(zhí)行,例如使用 mapPartitions.

                  mode("ingore") is just NOOP if table (or another sink) already exists and writing modes cannot be combined. If you're looking for something like INSERT IGNORE or INSERT INTO ... WHERE NOT EXISTS ... you'll have to do it manually, for example with mapPartitions.

                  這篇關(guān)于Pyspark DataFrameWriter jdbc 函數(shù)的 ignore 選項(xiàng)是忽略整個(gè)事務(wù)還是只是有問題的行?的文章就介紹到這了,希望我們推薦的答案對(duì)大家有所幫助,也希望大家多多支持html5模板網(wǎng)!

                  【網(wǎng)站聲明】本站部分內(nèi)容來源于互聯(lián)網(wǎng),旨在幫助大家更快的解決問題,如果有圖片或者內(nèi)容侵犯了您的權(quán)益,請(qǐng)聯(lián)系我們刪除處理,感謝您的支持!

                  相關(guān)文檔推薦

                  How to use windowing functions efficiently to decide next N number of rows based on N number of previous values(如何有效地使用窗口函數(shù)根據(jù) N 個(gè)先前值來決定接下來的 N 個(gè)行)
                  reuse the result of a select expression in the quot;GROUP BYquot; clause?(在“GROUP BY中重用選擇表達(dá)式的結(jié)果;條款?)
                  Does ignore option of Pyspark DataFrameWriter jdbc function ignore entire transaction or just offending rows?(Pyspark DataFrameWriter jdbc 函數(shù)的 ignore 選項(xiàng)是忽略整個(gè)事務(wù)還是只是有問題的行?) - IT屋-程序員軟件開發(fā)技
                  Error while using INSERT INTO table ON DUPLICATE KEY, using a for loop array(使用 INSERT INTO table ON DUPLICATE KEY 時(shí)出錯(cuò),使用 for 循環(huán)數(shù)組)
                  pyspark mysql jdbc load An error occurred while calling o23.load No suitable driver(pyspark mysql jdbc load 調(diào)用 o23.load 時(shí)發(fā)生錯(cuò)誤 沒有合適的驅(qū)動(dòng)程序)
                  How to integrate Apache Spark with MySQL for reading database tables as a spark dataframe?(如何將 Apache Spark 與 MySQL 集成以將數(shù)據(jù)庫表作為 Spark 數(shù)據(jù)幀讀取?)

                  1. <i id='vX2Dc'><tr id='vX2Dc'><dt id='vX2Dc'><q id='vX2Dc'><span id='vX2Dc'><b id='vX2Dc'><form id='vX2Dc'><ins id='vX2Dc'></ins><ul id='vX2Dc'></ul><sub id='vX2Dc'></sub></form><legend id='vX2Dc'></legend><bdo id='vX2Dc'><pre id='vX2Dc'><center id='vX2Dc'></center></pre></bdo></b><th id='vX2Dc'></th></span></q></dt></tr></i><div class="qwawimqqmiuu" id='vX2Dc'><tfoot id='vX2Dc'></tfoot><dl id='vX2Dc'><fieldset id='vX2Dc'></fieldset></dl></div>

                        <bdo id='vX2Dc'></bdo><ul id='vX2Dc'></ul>

                        <small id='vX2Dc'></small><noframes id='vX2Dc'>

                          <tbody id='vX2Dc'></tbody>
                        <tfoot id='vX2Dc'></tfoot>

                          <legend id='vX2Dc'><style id='vX2Dc'><dir id='vX2Dc'><q id='vX2Dc'></q></dir></style></legend>
                            主站蜘蛛池模板: 久久精品一区二区三区四区 | 亚洲国产成人av好男人在线观看 | 黄色免费在线观看网站 | 日韩一区二区精品 | 天天综合永久入口 | 天堂在线www | 久久综合久色欧美综合狠狠 | 在线免费观看成年人视频 | 91小视频在线 | 色影视| 99国内精品 | 成人亚洲精品 | 亚洲v日韩v综合v精品v | 午夜免费视频 | 国产成人网| 日韩欧美黄色 | 精品一二区 | 日本久久福利 | 免费在线视频精品 | 欧美一级二级在线观看 | 欧美性jizz18性欧美 | 国产精品欧美一区二区 | 欧美日韩久久 | 精品国产区 | 一区二区成人在线 | 99热首页 | 99亚洲 | 在线观看国产 | 一区二区三区国产 | 日本一区二区电影 | 久久er99热精品一区二区 | 一本一道久久a久久精品蜜桃 | 亚洲欧美另类在线观看 | 亚洲欧美中文日韩在线v日本 | 免费一区 | 一区视频在线 | 成人网址在线观看 | 欧美激情va永久在线播放 | 欧美中文字幕在线观看 | 久久亚洲欧美日韩精品专区 | 久久精品国产久精国产 |