Spark Cassandra连接器仅在存在时更新
使用Spark Cassandra连接器，我有一个情况，我想使用UPDATE如果表中存在，如果表中不存在，则忽略。
然而，我不清楚这是否可以在Spark Cassandra连接器中完成。有人知道这怎么做吗？
共有1个答案
看起来这不是现在可以做的事情，但这是一个开放的问题。
https://datastax-oss.atlassian.net/browse/sparkc-386-由Andrew Mills回答
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在我的composer.json我更新了以下行： 当我调用
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问题内容： 我在SQL Server中运行合并。在我的更新中，我只想更新值已更改的行。版本行在每次更新时都会递增。下面是一个示例： 现在，如果我只想更新行，从而增加版本，则仅在名称更改的情况下。 问题答案： 可以有。另外，无需更新。 如果Last_Name或First_Name可为空，则例如在比较trg.Last_Name <> src.Last_Name时，需要注意值。
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我有2个pysaprk数据帧。 我正在寻找将df1与df2连接的选项。左连接仅与df2的第一行连接。 DF1： 大黑手 联接的预期输出： 当我正在处理数据砖时，请让我知道仅使用第一行实现 pyspark 左连接是否更容易，或者 sql 连接是否可以实现预期的输出。谢谢。
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我需要在运行时更改与数据库的连接。例如，如果请求的参数是BD1，则连接数据库1，如果是BD2，则连接数据库2，等等。 我用的是Spring靴。最好的方法是什么。 我有这个，但不知道说我的存储库如何使用。
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问题内容： 我具有Spring上下文文件的以下结构（代表“ includes”）： 定义一个bean 定义一个依赖于 显然，这对于A2失败，因为在context中没有定义。 我如何指定类似的内容：如果在上下文中将其注入，否则只需注入？ 我看着Spring EL但 只是给我一个名字，似乎是!! 的价值。 顺便说一句：我已经知道这件事太乱了，应该尽快清理。 问题答案： SpEL表达式的#root对象是
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我有两个大的数据帧。每一行都有lat/lon数据。我的目标是在两个数据帧之间进行连接，并找到距离内的所有点，例如100m。 我想在geohash7上对df1和df2进行分区，然后只在分区内连接。我希望避免分区之间的连接以减少计算。 所以基本上加入geohash7，然后确保点之间的距离小于100。问题是，Spark实际上会交叉连接所有数据。如何使其只执行分区间连接而不执行分区内连接？