importorg.apache.spark.sql.SparkSession// 创建 SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("Read Hudi Table Schema").getOrCreate()// 加载 Hudi 表valhudiTablePath="hdfs://path/to/hudi_table"valdf=spark.read.format("org.apache.hudi").load(hudiTablePath)// 获取 Schema 信息vals...
DataTypes.StringType,true));StructType schema=DataTypes.createStructType(fields);DataFrame df=sqlContext.createDataFrame(rowRDD,schema);df.registerTempTable("user");/
1. 使用DataFrame API查看表结构 在Spark中,可以使用DataFrame API的printSchema()方法来查看表的结构。该方法将打印出表的列名和相应的数据类型。下面是一个示例代码: importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("View Table Schema").getOrCreate()valdf=spark.read.format(...
可以看出在 Schema 中所有的基本类型字段都是叶子节点,在这个 Schema 中一共存在 6 个叶子节点,如果把这样的 Schema 转换成扁平式的关系模型,就可以理解为该表包含六个列。 ❝Parquet 中没有 Map、Array 这样的复杂数据结构每一个数据模型的 schema 包含多个字段,每一个字段又可以包含多个字段,每一个字段有三...
2、这里在通过spark-sql读取到row数据之后,将schema解析出来,并且映射为hashmap。 publicclassFiremanDriverimplementsSerializable {privateString db;privateString table;privateHiveContext hiveContext;publicFiremanDriver(String db, String table) {try{this.db =db;this.table =table;SparkClient sparkClient=newSpark...
这里 TABLE_SCHEMA 可以看作是每一列数据的描述,类似 Hive 的 column 的信息,主要是字段名和类型,也可以添加额外的信息,sqlContext 将对应的列属性与 Row 一一匹配,如果 Schema 长度没有达到 Row 的总列数,则后续字段都只能读为 Null。 val sqlContext = new SQLContext(sc)final val TABLE_SCHEME = ...
HiveSchemaStatVisitor visitor = new hiveSchemaStatVisitor(); visitor.accept(vositor); visitor.getTables(); System.out.println("The select table name is: "+ selectStmt.getSelect().getQueryBlock().getFrom().findTableSource(0)); }elseif(stmt instanceof SQLInsertStatement) {// 处理 INSERT ...
importorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectWordCount{defmain(args:Array[String]) {// 创建 SparkSession 对象,它是 Spark Application 的入口valspark =SparkSession.builder.appName("Word Count").getOrCreate()// 读取文本文件并创建 DatasetvaltextFile = spark.read.textFile("hdfs://...")// 使用...
QUERY, "select <column_name>, count(*) as cnt from <schema_name>.<table_name> group by <column_name>") synapsesql() val dfToReadFromQueryAsArgument:DataFrame = spark.read. // Name of the SQL Dedicated Pool or database where to run the query // Database can be specified as a ...
databaseName); } } // 从parquet文件中读取schema MessageType schema = hoodieHiveClient.getDataSchema(); // 在Hive中创建表 syncSchema(tableName, tableExists, useRealtimeInputFormat, schema); // 同步分区 LOG.info("Schema sync complete. Syncing partitions for " + tableName); // Get the ...