sparksql写入达梦数据库，实现全量覆盖，但是不能新建表，需要写入已存在的表

要在Spark SQL 中将数据写入到已存在达梦数据库（DM Database）的表，并实现全量覆盖而不需要创建新表，可以按照以下步骤操作： ### 1. 准备工作 首先确保你已经安装并配置好了 Spark 和 JDBC 驱动程序以便能够连接到达梦数据库。 #### a. 添加依赖项 如果你正在使用 Maven 或者 SBT 来管理项目，则可以在 `pom.xml` 文件中添加对达梦数据库驱动的支持: ```xml <dependency> <groupId>dm</groupId> <artifactId>DmJdbcDriver</artifactId> <version>x.x.xx</version> <!-- 替换为具体的版本 --> </dependency> ``` 对于其他构建工具如 Gradle 等也需要相应地添加该库作为项目的依赖之一。 #### b. 加载 DM 数据源信息 在运行应用程序之前设置好访问目标数据库所需的 URL、用户名及密码等环境变量或直接将其编码进程序当中（注意安全性）。例如： ```scala val url = "jdbc:dm://host:port/database" val user = "your_username" val password = "your_password" ``` ### 2. 使用DataFrame API 写入现有表格 为了保证我们只更新现有的记录而不是新增加行，在执行插入前应该先删除所有旧的数据然后再次加载新的内容进去。这可以通过两个阶段完成 - 清空目的端的目标表以及从源头读取最新资料之后再保存回去。 以下是 Scala 版本的具体代码示例： ```scala import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession} // 初始化 Spark Session 并命名为 myApp val spark = SparkSession.builder() .appName("myApp") .getOrCreate() try { // 定义目标表名 val tableName = "EXISTING_TABLE" // 构造用于清空表的操作字符串；这里假设你可以通过某些手段获取管理员权限以允许这种做法。 val truncateQuery = s"TRUNCATE TABLE $tableName" // 创建临时视图以供后续查询 df.createOrReplaceTempView("temp_view") // 执行 TRUNCATE 操作来清除原有记录 spark.read.format("jdbc").options(Map( "url" -> url, "dbtable" -> "(select * from dual) as t", "driver"-> "dm.jdbc.driver.DmDriver", "user" -> user, "password" -> password)).load().createGlobalTempView("dummy_table") spark.sql(s""" |${truncateQuery} """.stripMargin) // 将 DataFrame 转换成 jdbc 格式并将之追加至指定位置； // 因为我们刚刚进行了截断所以相当于实现了“替换”效果。 df.write.mode(SaveMode.Append).format("jdbc").options(Map( "url" -> url, "dbtable" -> tableName, "driver"-> "dm.jdbc.driver.DmDriver", "user" -> user, "password" -> password)) .save() } finally { spark.stop() // 结束会话 } ``` 请注意上述代码片段假定你有一个名为 `df` 的 DataFrame 对象包含了待导入的新数据集。你需要根据实际情况调整其中的部分细节比如表名等等。 另外需要注意的是由于安全原因通常不允许普通用户账户去执行像 “TRUNCATE TABLE” 这样的命令因此可能需要联系DBA帮助配合实施此方案或者寻找替代性的办法比如说采用批量UPDATE/DELETE+INSERT的方式来达到类似的结果。 最后记得检查一下是否成功完成了整个过程并且验证最终结果的一致性和完整性！