消减Spark Insert Overwrite自读自写风险 场景说明 对于目的表，需要使用动态分区插入（使用历史分区更新），且目的表和数据源表都是同一张表。 由于直接在原表上执行insert overwrite可能会导致数据丢失或数据不一致的风险，建议首先使用一个临时表来处理数据。

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如何防止insert overwrite语句误操作导致数据丢失 问题 如何对重点目录进行保护，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失？ 回答 当用户要对Hive重点数据库、表或目录进行监控，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失时，可以利用Hive配置中的“hive

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如何对insert overwrite自读自写场景进行优化 场景说明 对于需要使用动态分区插入（使用历史分区更新）数据到目的表中，且和数据源表是同一张表时，由于直接在原表上执行insert overwrite可能会导致数据丢失或数据不一致的风险，建议先使用一个临时表来处理数据，再执行insert

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如何对insert overwrite自读自写场景进行优化 场景说明 对于需要使用动态分区插入（使用历史分区更新）数据到目的表中，且和数据源表是同一张表时，由于直接在原表上执行insert overwrite可能会导致数据丢失或数据不一致的风险，建议先使用一个临时表来处理数据，再执行insert

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如何对重点目录进行保护，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失 问题 如何对重点目录进行保护，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据丢失？ 回答 当用户要对Hive重点数据库、表或目录进行监控，防止“insert overwrite”语句误操作导致数据

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跨源RDS表，执行insert overwrite报Incorrect string value错误 问题现象 客户在数据治理中心DataArts Studio创建DLI的跨源RDS表，执行insert overwrite语句向RDS写入数据报错：DLI.0999: BatchUpdateException:

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对跨源DWS表执行insert overwrite操作，报错：org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: tuple concurrently updated 问题现象 客户对DWS执行并发insert overwrite操作，报错：org.postgresql

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为什么insert overwrite覆盖分区表数据的时候，覆盖了全量数据？ 如果需要动态覆盖DataSource表指定分区数据，需要先配置参数：dli.sql.dynamicPartitionOverwrite.enabled=true，再通过“insert overwrite”语句实现，“dli

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注意初始建表禁止使用upsert、insert方式 insert_overwrite：对静态分区执行insert overwrite insert_overwrite_table：动态分区执行insert overwrite，该操作并不会立刻删除全表做overwrite，会逻辑上重写hudi表的元数据，

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INTO命令用于将查询的结果追加到目标表中。 INSERT OVERWRITE命令用于覆盖源表中已有的数据。 INSERT INTO命令可以并行执行，INSERT OVERWRITE命令只有在分区表下不同的插入到不同静态分区才可以并行。 INSERT INTO命令和INSERT OVERWRITE命令同时执行，其结果是未知的。

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--清理分区partition(dept_id=25, status='overwrite')，并插入一条数据 insert overwrite test_part (id, alias, dept_id, status) values (3, 'uvw', 25, 'overwrite'); select * from

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INTO命令用于将查询的结果追加到目标表中。 INSERT OVERWRITE命令用于覆盖源表中已有的数据。 INSERT INTO命令可以并行执行，INSERT OVERWRITE命令只有在分区表下不同的插入到不同静态分区才可以并行。 INSERT INTO命令和INSERT OVERWRITE命令同时执行，其结果是未知的。

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-- insert overwrite table insert overwrite table h0 select 1, 'a1', 20; -- insert overwrite table with static partition insert overwrite h_p0

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导出查询结果 功能描述 INSERT OVERWRITE DIRECTORY用于将查询结果直接写入到指定的目录，支持按CSV、Parquet、ORC、JSON、Avro格式进行存储。 语法格式 1 2 3 4 INSERT OVERWRITE DIRECTORY path USING

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导出查询结果 功能描述 INSERT OVERWRITE DIRECTORY用于将查询结果直接写入到指定的目录，支持按CSV、Parquet、ORC、JSON、Avro格式进行存储。 语法格式 1 2 3 4 INSERT OVERWRITE DIRECTORY path USING

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段。 add 当目标字段不存在时，设置目标字段。 add-auto 当新值非空，且目标字段不存在时，设置目标字段。 overwrite 总是设置目标字段。 overwrite-auto 当新值非空，设置目标字段。 父主题： 数据加工语法（邀测）

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primaryKey='id1'; SQL删除数据数据场景。 和upsert类型一样。 Insert overwrite 覆写分区 无需参数，直接使用insert overwrite语法即可： insert overwrite table tableName partition(dt ='2021-01-04')

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用于主键或者唯一约束冲突时忽略冲突的数据。 详细介绍参见UPSERT。 OVERWRITE 用于标识覆盖式插入方式，使用此种插入方式执行结束后，目标原数据被清空，只存在新插入的数据。 OVERWRITE支持指定列插入的功能，其他列为默认值，若无默认值则为NULL。 OVERWRITE不要和INSERT INTO这

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输出 无 参数说明 参数 子参数 参数说明 output_file_path - 输出路径 save_mode - 保存模式，默认为"overwrite" 样例 inputs = { "dataframe": None # @input {"label":"dataframe"

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支持Hive动态分区覆盖语义 配置场景 在旧版本中，使用insert overwrite语法覆写分区表时，只支持对指定的分区表达式进行匹配，未指定表达式的分区将被全部删除。在spark2.3版本中，增加了对未指定表达式的分区动态匹配的支持，此种语法与Hive的动态分区匹配语法行为一致。

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配置Hive目录旧数据自动移除至回收站 操作场景 此功能适用于Hive组件。 开启此功能后，执行写目录：insert overwrite directory "/path1" ...，写成功之后，会将旧数据移除到回收站，并且同时限制该目录不能为Hive元数据库中已经存在的数据库路径。

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