DataFrame可以使用createTempView或createOrReplaceTempView方法可以给定名称创建本地临时视图。 // 创建DataFrame Dataset<Row> df = sparkSession .read() // 返回一个DataFrameReader,可用于将非流数据作为DataFrame读取 .json("src/main/resources/people.json"); // 加载存储JSON对象的Dataset // 使用createTempView...
bin\spark-submit.cmd --conf "spark.pyspark.python=C:\Users\Administrator\.virtualenvs\spark-install-PTQa4YhU\Scripts\python.exe" D:\Administrator\Data\spark-install\02-dataframe\dataframe.py 不同方式创建DataFrame # list df_list = ss.createDataFrame([ ...
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 保存为 Parquet 格式的文件,以便后续的...
#在 Spark 中创建一个临时视图df.createOrReplaceTempView("temp_view")# 在 Spark 中创建一个全局临时视图df.createGlobalTempView("global_temp_view") 1. 2. 3. 4. 5. 在这些示例中,df是您要创建视图的数据框 (DataFrame),而temp_view和global_temp_view是视图的名称。 选项参数 尽管createOrReplaceTempV...
DataFrame.CreateTempView(String) 方法 参考 反馈 定义 命名空间: Microsoft.Spark.Sql 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 使用给定名称创建本地临时视图。 此临时视图的生存期与创建此DataFrame的 SparkSession 相关联。 C# publicvoidCreateTempView(stringviewName); ...
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。
DataSet 及 DataFrame 的创建方式有两种: 1.1 使用Spark 创建函数进行创建 手动定义数据集合,然后通过 Spark 的创建操作函数createDataset()、createDataFrame(), 创建 DataSet、DataFrame: DataSet: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 //DataSetcaseclassPerson(name:String,age:Int,height:Int)val se...
DataFrame.CreateOrReplaceTempView(String) 方法參考 意見反應 定義命名空間: Microsoft.Spark.Sql 組件: Microsoft.Spark.dll 套件: Microsoft.Spark v1.0.0 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(...
使用createTempView注册Dataframe 查询表 判断某个表是否缓存 删除view 查询已经注册的函数 回到导航 Catalog API简介 Spark中的DataSet和Dataframe API支持结构化分析。结构化分析的一个重要的方面是管理元数据。这些元数据可能是一些临时元数据(比如临时表)、SQLContext上注册的UDF以及持久化的元数据(比如Hivemeta store或...
df2 = spark.createDataFrame([["Hello World"],["Hello Scala"],["Hello Spark"]]).toDF("value") df2.show() +---+ | value| +---+ |Hello World| |Hello Scala| |Hello Spark| +---+ #map操作,需要先转换成rdd rdd = df.rdd.map(lambda x:Row(x...