如果hive表中存在多个分区，则Spark SQL(通过HiveContext的配置单元查询)插入覆盖不会覆盖现有数据

如果Hive表中存在多个分区，使用Spark SQL通过HiveContext的配置单元进行查询并插入数据时，插入操作不会覆盖现有数据。

Spark SQL是一种用于处理结构化数据的分布式计算引擎，它提供了一种类似于SQL的查询语言，可以通过HiveContext来访问和操作Hive表。当使用Spark SQL插入数据到Hive表时，如果表中存在多个分区，插入操作会将新的数据追加到现有分区中，而不会覆盖已有的数据。

这种行为是由Hive表的分区特性决定的。Hive表可以根据一个或多个列的值进行分区，这样可以将数据按照特定的分区键进行组织和存储。当插入数据时，Spark SQL会根据分区键的值将数据插入到相应的分区中，如果分区已经存在，则会将新的数据追加到该分区的现有数据之后。

对于覆盖现有数据的需求，可以使用Hive的INSERT OVERWRITE语句来实现。该语句可以覆盖指定分区中的数据，将新的数据写入到分区中，从而实现数据的覆盖操作。具体语法和用法可以参考Hive的官方文档。

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