使用 Spark SQL 查询 DataFrame 时,首先需要将其注册为临时视图,然后通过 SQL 语句进行查询。 2. 创建 DataFrame 在使用 Spark SQL 查询数据之前,首先需要创建一个 DataFrame。可以从不同的数据源创建 DataFrame,例如从 JSON 文件、Parquet 文件、CSV 文件或本地集合中创建。 以下是一个从本地集合创建 DataFrame 的...
spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate() 读取数据,这里假设你有一个名为 'data.csv' 的 CSV 文件 df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True) 将DataFrame 注册为临时表,以便通过 SQL 查询 df.createOrReplaceTempView("my_table") 使用SQL 查询语句进行数据...
2014 年 7 月 1 日之后,Databricks 宣布终止对 Shark 的开发,将重点放到 Spark SQL 上。 Spark SQL 的具体发展史详见下图: Spark SQL 发展历史 可见,Spark 原生就对 Hive 的兼容十分友好,且其还内置了 Hive 组件,Spark SQL 可以通过内置 Hive 或者外部 Hive 两种方式读取 Hive 库中的数据。 Spark SQL 具体...
要使用SQL语句查询数据,首先需要创建一个SparkSession对象,然后将要查询的数据加载到一个DataFrame中。接下来,可以使用SparkSession的sql()方法来执行SQL查询。例如,假设我们有一个包含学生信息的DataFrame,包含姓名、年龄和成绩等字段。我们可以使用如下的SQL语句来查询所有年龄大于18岁的学生:val spark = SparkSession.bu...
使用spark-sql操作文件进行sql查询 示例代码如下 if __name__ == '__main__': #SparkSession用于SparkSQL编程作为入口对象 #用于SparkCore编程,可以通过SparkSession对象中获取到SparkContext #也可以直接进入pyspark客户端省略该步骤./pyspark --master local[*],会自动创建sc spark = SparkSession.builder.\ app...
1、基础语句查询: SELECT 列名称 FROM 表名称 SELECT * FROM 表名称 1. 2. 2、sql去重问题: 在表中,可能会包含重复值。这并不成问题,不过,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值。 关键词 DISTINCT 用于返回唯一不同的值。 SELECT DISTINCT 列名称 FROM 表名称 ...
Spark SQL:Spark SQL是Apache Spark中用于处理结构化数据的模块,它提供了一种基于SQL的查询接口和优化器,可以方便地进行数据分析和处理。 CSV(Comma-Separated Values):CSV是一种常见的文本文件格式,用逗号作为字段分隔符,每行表示一条记录,字段之间可以用引号或其他字符进行包裹。 腾讯云产品推荐:腾讯云提供了多个与大...
elasticsearch-spark的包针对ES扩展了Spark Datasource,我们可以使用sql查询es中的数据,中间Spark充当了“SQL解析器”的角色。 环境与数据准备: Spark-2.1.0环境; elasticsearch-spark-20_2.11-5.4.2.jar; Hive环境 ES集群hosts:18.18.18.1,18.18.18.2,18.18.18.3, 端口:9900 ...
// 读取CSV格式的数据文件valdata=spark.read.format("csv").option("header","true").option("inferSchema","true").load("path/to/data.csv") 1. 2. 3. 4. 5. 创建临时表 在进行交互式查询之前,我们需要将数据注册为一个临时表,以便在SparkSQL中进行查询操作。