然后将写入逻辑改为INSERT OVERWRITE TABLE,发现问题解决。修改后类似于: df = spark.sql(...) df = spark.createDataFrame(df.rdd.map(function_name), ...) df.createOrReplaceTempView("<middle_name>") spark.sql("INSERT OVERWRITE TABLE test.<table_name> SELECT * FROM <middle_name>" 1. 2. 3...
frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 Spark 会话spark=SparkSession.builder \.appName("Create Temporary Table")\.getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 解释:SparkSession是与 Spark 交互的入口。appName是你 Spark 应用的名称。 2. 创建一个数据框 接下来,你需要创建一个数据框(DataFrame),这通常来自...
spark=SparkSession.builder.appName("DataProcessing").getOrCreate() #从CSV文件读取数据 data=spark.read.csv("data.csv",header=True,inferSchema=True) #将DataFrame注册为临时表 data.createOrReplaceTempView("data_table") 数据处理 一旦数据准备完毕,我们可以使用PySpark对数据进行各种处理操作,如过滤...
代码语言:txt 复制 df.createOrReplaceTempView("temp_table") 使用SQL语句创建Hive表: 代码语言:txt 复制 spark.sql("CREATE TABLE hive_table AS SELECT * FROM temp_table") 这里的hive_table是要创建的Hive表的名称,temp_table是之前注册的临时表的名称。 完成以上步骤后,就成功地使用Pyspark的模块从...
createOrReplaceTempView 方法可以用于创建或替换临时视图,而 createTempView 方法只能用于创建新的临时视图。DataFrame.createGlobalTempViewDataFrame.createGlobalTempView 是 PySpark 中 DataFrame 对象的方法之一。它用于创建一个全局临时视图。具体来说,createGlobalTempView 方法将当前 DataFrame 对象注册为一个全局临时视图。
createOrReplaceTempView('tmp_table') #用sql API res1 = spark.sql('select * from tmp_table') spark_df.registerTempTable('tmp_table') #用dataframe API res2 = spark.table('tmp_table') 其他常用设置 class SparkUtils: def __init__(self): self.spark = None def get_spark(self): if ...
在SQL 中创建表或视图非常容易:我们只需在查询前加上 CREATE TABLE/VIEW 前缀。 在这里,创建表或视图会产生不同的影响。 如果您连接了 Hive 元存储,创建表将具体化数据(有关更多信息,请参阅附录 B),其中视图将仅保留查询。 打个烘焙类比,CREATE TABLE 将存储一个蛋糕,其中 CREATE VIEW 将引用成分(原始数据)...
from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate()1.创建PySpark DataFrame能够通过pyspark.sql.SparkSession.createDataFrame创建,通常通过传递列表(list)、元组(tuples)和字典(dictionaries)的列表和pyspark.sql.Rows,Pandas DataFrame,由此类列表组成的RDD转换。pyspark.sql.SparkSession....
createDataFrame(data, schema=None, samplingRatio=None, verifySchema=True) 3,从SQL查询中创建DataFrame 从一个给定的SQL查询或Table中获取DataFrame,举个例子: df.createOrReplaceTempView("table1")#use SQL query to fetch datadf2 = spark.sql("SELECT field1 AS f1, field2 as f2 from table1")#use ...
>>> df.createOrReplaceTempView("table1")>>> df2 = spark.sql("SELECT field1 AS f1, field2 as f2 from table1")>>>df2.collect() [Row(f1=1, f2=u'row1'), Row(f1=2, f2=u'row2'), Row(f1=3, f2=u'row3')] SparkSession.table: ...