在之前的文章中，我介绍了如何在 SparkSQL 中集成 Hive 并查询 Hive 表中的数据（点击查看）。实际工作中，我们不仅需要查询数据并计算结果，还希望将结果数据写入 Hive 表中。通常来说，向 Hive 表中写入数据有如下 3 种方法。

三、使用 SparkSQL 语句写入 Hive 表数据

1，准备工作

create table student (
    id int,
    stu_name string,
    stu_birthday date,
    online boolean
)
row format delimited
fields terminated by '\t'
lines terminated by '\n';

（2）然后给表中添加一些初始数据：

load data local inpath '/usr/local/student.txt' into table student;

2，编写代码

• 表不存在，使用 create table as select

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object SparkSQLWriteHive_3 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
      .setMaster("local")

    //获取SparkSession，为了操作SparkSQL
    val sparkSession = SparkSession
      .builder()
      .appName("SparkSQLWriteHive_3")
      .config(conf)
      //开启对Hive的支持，支持连接Hive的MetaStore、Hive的序列化、Hive的自定义函数
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    import sparkSession.sql

    //3：SparkSQL语句（表不存在）
    sql(
      """
        |create table student_bak
        |as
        |select * from student
        |""".stripMargin)

    sparkSession.stop()
  }
}

• 表存在，使用 insert into select

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object SparkSQLWriteHive_3 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
      .setMaster("local")

    //获取SparkSession，为了操作SparkSQL
    val sparkSession = SparkSession
      .builder()
      .appName("SparkSQLWriteHive_3")
      .config(conf)
      //开启对Hive的支持，支持连接Hive的MetaStore、Hive的序列化、Hive的自定义函数
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    import sparkSession.sql

    //3：SparkSQL语句（表存在）
    sql(
      """
        |create table if not exists student_bak(
        | id int,
        | name string,
        | sub string,
        | score int
        |)using hive
        | OPTIONS(
        |   fileFormat 'textfile',
        |   fieldDelim ','
        |   )
        |""".stripMargin)

    sql(
      """
        |insert into student_bak
        |select * from student
        |""".stripMargin)

    sparkSession.stop()
  }
}

3，运行测试

show create table student_bak;

（2）查看这个表的数据也是都有的：

select * from student_bak;