要创建全局临时表,我们需要使用createGlobalTempView方法。 importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("Create Global Temporary Table").config("spark.master","local").getOrCreate()valdata=Seq(("Alice",25),("Bob",30),("Catherine",28))valdf=spark.createDataFrame...
在Spark SQL中,可以使用spark temp表来临时存储和处理数据。这些临时表只在当前Spark应用程序的生命周期内存在,并且不会持久化到磁盘上。如果需要将临时表的数据保存到永久表中,可以使用CREATE TABLE语句将其转换为永久表。 然而,有时在将spark temp表转换为永久表时,可能会出现记录丢失的情况。这可能是由于...
虽然CREATE TEMPORARY TABLE语句在Spark SQL的某些上下文中也有效,但使用createTempView方法更为常见和灵活。 python # 创建临时视图 df.createTempView("temp_table") 4. 执行Spark SQL语句 一旦创建了临时视图,你就可以使用Spark SQL语句来查询它,就像查询任何其他表一样。 python # 执行SQL查询 result = spark....
下面是一个示例代码片段,展示了如何注册临时表: df.createOrReplaceTempView("temp_table") 1. 步骤6:查询临时表 最后,我们可以使用SQL语句或DataFrame API来查询临时表。下面是一个示例代码片段,展示了如何查询临时表: valresult=spark.sql("SELECT * FROM temp_table")result.show() 1. 2. 至此,我们成功创建...
load("path/to/file.csv") df.createOrReplaceTempView("temp_table") 复制代码 在上述示例中,首先使用 read() 方法读取 CSV 文件并加载为 DataFrame 对象,然后使用 createOrReplaceTempView() 方法将 DataFrame 对象注册为名为 “temp_table” 的临时表。创建临时表后,可以使用 SQL 语句对该临时表进行查询。
2、CreateTableUsing一个RunnableCommand,通过反射从外部数据源lib中实例化Relation,然后注册到为temp table。1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 private[sql] case class CreateTableUsing( tableName: String, provider: String, // org.apache.spark.sql.json options: ...
repartition 中间结果表,再拿中间临时结果作为依赖表,这种如果依赖的表很多,需要建立很多的临时表,比较繁琐 create table temp_a select /*+ repartition(1000) */ from fackt_tableselect columns from temp_a group by cube() 修改spark源码从源码底层支持(后续文章会说到)...
spark.read.table('hive1101.person').show() 2. 使用 HiveContext 或者 SparkSession 中的 sql 方法,直接运行 hql DF 操作 sparkSQL 对 DF 的操作有两种风格,一种是类 sql 的方式,一种是 领域专属语言 DSL SQL 风格操作 DF df 并不是一张数据表,而 sql 风格需要一张表; ...
df.createOrReplaceTempView("temp_table") //切换hive的数据库 sql("use dkl") // 1、创建分区表,可以将append改为overwrite,这样如果表已存在会删掉之前的表,新建表 df.write.mode("append").partitionBy("year").saveAsTable("new_test_partition") //2、向Spark创建的分区表写入数据 ...
getOrCreate() spark.sql("show tables").show() //释放资源 spark.stop() } } Spark SQL实战 1、数据准备 Spark-sql操作所有的数据均来自Hive,首先在Hive中创建表,并导入数据。一共有3张表:1张用户行为表,1张城市表,1张产品表。 CREATE TABLE `user_visit_action`( `date` string, `user_id` big...