使用指定的名稱建立或取代本機暫存檢視。 此暫存檢視的存留期會系結至建立這個 DataFrame 的SparkSession。 C# 複製 public void CreateOrReplaceTempView (string viewName); 參數 viewName String 檢視的名稱 適用於 產品版本 Microsoft.Spark latest
createTempView与createOrReplaceTempView的异同 createTempView与createOrReplaceTempView都是用来创建本地临时视图。区别在于,createOrReplaceTempView会先看下本地是否已经有了同名了视图,如果存在则会覆盖掉已有的视图。而createTempView不会做覆盖,如果本地存在同名的视图,会抛出异常“org.apache.spark.sql.catalyst.analysis...
步骤3: 注册 DataFrame 为一个临时视图 一旦我们创建了 DataFrame,我们可以使用createOrReplaceTempView函数将其注册为一个临时视图。这个临时视图可以用来在后续的查询和操作中引用这个 DataFrame。 data.createOrReplaceTempView("my_temp_view") 1. 步骤4: 将 DataFrame 保存为 Parquet 格式 现在,我们可以将 DataFrame...
全局视图在 global_temp 命名空间中,类似于一个库。访问全局视图,需要加上“global_temp”命名空间,否则会报“org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table or view not found: xxx” // Global是全局视图,其他的是本地视图。 scala> df1.create createGlobalTempView createOrReplaceGlobalTempView createTempView ...
类似于SparkSQL中的DataFrame.createOrReplaceTempView(临时视图名) hive【不支持这个语法】 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。
1. Local Temporary View 使用createOrReplaceTempView()或createTempView()方法可以将表注册成 Local Temporary View(局部临时视图),这种方式注册的表只对当前生命周期中的 Session 有效,不能与其它 Session 共享。 2. Global Temporary View 使用createGlobalTempView()方法可以将表注册成 Global Temporary View(全局临...
createDataFrame(rowRDD, schema) // 使用DataFrame创建一个临时视图 peopleDF.createOrReplaceTempView("people") // 可以通过使用DataFrames提供的SQL方法运行SQL语句 val results = spark.sql("SELECT name FROM people") // SQL查询的结果是DataFrames,并支持所有正常的RDD操作 // 可以通过字段索引或字段名称...
方案2:Python 方式创建临时表 createOrReplaceTempView #将 sql 的数据创建成一张 临时表 后续可以继续使用 spark.sql(sql).createOrReplaceTempView("temp_table_name") 方案3:persist() 数据缓存 场景: 对于 a->b a->b->c a->d, 其中 a 重复计算了 3 次, b 重复计算了 2 次, 造成了额外的计算资...
本文整理的两种办法是使用Spark中的stack函数和lateral view+explode函数, stack() stack(n, expr1, ..., exprk) - 会将expr1, ..., exprk 分割为n行. df_pivot.createOrReplaceTempView('v_pivot') sql_content='''select`科目`, stack(4, '张三', `张三`, '王五', `王五`, '李雷', `李雷...
例如: python df.createOrReplaceTable("table_name") spark.sql("SELECT * FROM table_name").show() 2. 创建临时内存表 可以使用df.createOrReplaceTempView创建一个内存临时表,只在当前Spark会话期间有效。 例如: python df.createOrReplaceTempView("temp_table") spark.sql("SELECT * FROM temp_table")....