Iceberg支持“replace table ... as select ”语法,可以从查询语句中重建一张表,并插入对应的数据,操作如下: 1、创建表“hadoop_prod.default.mytbl3”,并插入数据、展示 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 spark.sql( """ |create table hadoop_prod.default.mytbl3 (id int,name string...
支持重新覆盖【create or replace temporary view temp_view3 as】 4、(不建议)缓存表cache table :只在当前会话【有效】,将一段查询结果集缓存到【内存】,并赋予一个表名。 立即触发。程序结束,表消失。 hive【不支持这个语法】 5、table:永久有效,保存数据结构和数据本身到磁盘。 create table xxxx as select...
使用spark.sql(Create table…)的sql建表与saveAsTable是一样的。 总结 createOrReplaceTempView更像是数据库中的创建视图,而savaAsTable则是真真切切的创建表,视图和表的差异可想而知。在spark中createOrReplaceTempView是transformation操作,是不会立即执行的,这个表只是虚拟的表,不是实实在在的表,而saveAsTable是...
案例:改写UpdateStateByKeyWordCount,将每次统计出来的全局的单词计数,写入一份,到MySQL数据库中。 建表语句create table wordcount ( id integer auto_increment primary key, updated_time timestamp NOT NULL default CURRENT_TIMESTAMP on update CURRENT_TIMESTAMP, word varchar(255), count integer); 代码如下 ...
通过println,输出 show create table orders 的物理执行计划,可看到,真正执行的是ShowCreateTableCommand这个类。 代码流程: 两个核心方法: 查hive元数据库(ObjectStore.getMTable) mtbl = (MTable) query.execute(table, db)对应的sql: 获取表的一些基本信息(tbl_id, tbl_type等) ...
可以使用spark.catalog.createTable方法创建空表。 表是元数据结构,该结构会将其基础数据存储在与目录关联的存储位置。 删除表也会删除其基础数据。 可以使用数据帧的saveAsTable方法将其保存为表。 可以使用方法创建外部表。 外部表定义目录中的元数据,但从外部存储位置获取其基础数据;通常是数据湖中的文件夹。 删除...
SparkSessionCatalog实现了CatalogExtension接口,而CatalogExtension接口扩展了SparkPlugIn。注意到类中有两个TableCatalog类型的属性:icebergCatalog和sessionCatalog。其中sessionCatalog就是上面介绍的V2SessionCatalog。 实际上,icebergCatalog和sessionCatalog是 Iceberg Runtime提供的两个类定义,分别是: ...
createOrReplaceTempView2.x版本以上。 registerTempTable1.5.x val data1 =dataSelect1(sqlContext, sparkModel) val data2=dataSelect2(sqlContext, sparkModel) data1.createOrReplaceTempView("new_table1_info") data2.createOrReplaceTempView("new_table2_info") ...
CREATE TABLE temp (id int,name string,email string,phone string) INSERT INTO temp VALUES (1, 'John Doe', 'john.doe@example.com', '123-456-7890'), (2, 'Jane Smith', 'jane.smith@example.com', '555-555-5555'), (3, 'Bob Johnson', 'bob.johnson@example.com', '555-123-4567')...
%spark case class People(name: String, age: Int) var df = spark.createDataFrame(List(People("jeff", 23), People("andy", 20))) df.createOrReplaceTempView("people") %spark.sql select * from people Spark SQL解释器还支持并行运行,即支持同时运行多个SQL。另外,由于Spark SQL本身的特性,Spark SQ...