Spark Session是与Spark进行交互的入口。 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建Spark Sessionspark=SparkSession.builder \.appName("Create Temp Table")\.getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 步骤2: 创建一个DataFrame 接下来,我们需要创建一个DataFrame。这里我们可以用示例数据来构建。 frompyspark.sqlimpo...
首先,我们先来看看如何使用DataFrame创建临时表。 使用DataFrame创建临时表 importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("Create Temporary Table").config("spark.master","local").getOrCreate()valdata=Seq(("Alice",25),("Bob",30),("Catherine",28))valdf=spark.crea...
注册DataFrame成为表 语法: # 注册成临时表 df.createTempView("table")# 注册临时视图(表) df.createOrReplaceTempView("table2")# 注册或者替换临时视图表 df.createGlobalTempView("table3")# 注册全局临时视图;全局临时视图在使用的时候需要在前面带上global_temp.前缀 全局表和临时表的区别 临时表:只能在当前...
registerTempTable("jtable") val result = sqlContext.sql("select * from jtable") result.show() sc.stop() 2、通过json格式的RDD创建DataFrame java代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local").setAppName("jsonRDD"); ...
// 将DataFrame的内容显示 sqlDFWithHostPage.show(); 如果不加global_temp,否则报异常“Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table or view not found:” 控制台输出内容如下: 源码 packagecom.waylau.spark.java.samples.sql; ...
sql.{DataFrame, SparkSession} object SparkSessionApp { def main(args: Array[String]): Unit = { // DF/DS编程的入口点 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .master("local").getOrCreate() // 读取文件的API val df: DataFrame = spark.read.text("/Users/javaedge/Downloads/spark...
一:DataFrame创建 SparkSQL可以以其他RDD对象、parquet文件、json文件、hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象。 1)jdbc 【读】 postgresUrl="jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/testdb"dimDF= sqlContext.read.format('jdbc').options(url=postgresUrl,dbtable=tableName,user="ro...
df = spark.createDataFrame([{'name':'Alice','age':1}, {'name':'Polo','age':1}]) 4.指定schema创建DataFrame schema = StructType([ StructField("id", LongType(), True), StructField("name", StringType(), True), StructField("age", LongType(), True), StructField("eyeColor", Stri...
CreateTable(String, String) 从给定路径在 hive 仓库中创建一个表,并返回相应的 DataFrame。 该表将包含 参数中的pathparquet 文件的内容。 默认数据源类型为 parquet。 在使用 创建 spark 会话Config("spark.sql.sources.default", "csv")时,或使用 创建会话Conf().Set("spark.sql.sources.default",...
在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口,创建DataFrame有三种方式:通过Spark的数据源进行创建;从一个存在的RDD进行转换;还可以从Hive Table进行查询返回。 从Spark数据源进行创建(1)查看Spark数据源进行创建的文件格式 scala> spark.read. csv format jdbc json load option options orc parquet schema...