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...
SparkSession是 Spark 2.0 引入的,这个类是使用 DataFrame API 的入口。 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Create Table Example")\.getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 创建表的基本方法 在PySpark 中,可以通过多种方式创建表。最常用的方法是使用 ...
spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING) USING hive")spark.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'data/kv1.txt' INTO TABLE src")df=spark.sql("SELECT key, value FROM src WHERE key < 10 ORDER BY key")df.show(5)#5.2读取mysql数据 url="jdbc:mysql://localhost:3306/t...
可以使用 Pyspark 连接器(当前适用于 Scala)将数据传入和传出专用 SQL 池。 假定你已经创建或加载名为“pyspark_df”的数据帧,并假定你需要将该数据帧写入到数据仓库中, 你将如何完成这项任务? 第一步是使用 createOrReplaceTempView 方法在 PySpark 的数据...
sql(sql_create) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 DataFrame[] 构造日期'{dt}'和热搜类型{num}两个参数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # sql写入临时表 sql_insert = ''' insert overwrite table temp.loop_write_example partition (point_date = '{dt}',...
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)...
要使用SQL“interface”,首先必须像使用spark_df.createOrReplaceTempView("sample_titanic")一样创建一个临时视图。从现在起,您可以编写如下查询 spark.sql('select A, B from sample_titanic') 每一个都将返回一个数据帧,您可以使用Python“接口”,如下所示 ...
01 PySpark SQL简介 前文提到,Spark是大数据生态圈中的一个快速分布式计算引擎,支持多种应用场景。例如Spark core中的RDD是最为核心的数据抽象,定位是替代传统的MapReduce计算框架;SQL是基于RDD的一个新的组件,集成了关系型数据库和数仓的主要功能,基本数据抽象是DataFrame,与pandas.DataFrame极为相近,适用于体量中等的...
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 =spark.createDataFrame(df_1)print(df.show()) 3. 将DataFrame数据转成table:registerDataFrameAsTable rows_data = hive_text.registerDataFrameAsTable(df, tableName='table_moment')#生成虚拟表,设置表名data_2 = hive_text.sql("select * from table_moment")#执行sql语句print(data_2.take(2))print...