报错信息如下 原因分析 主要是没有在Spark配置hive的配置文件,把hive配置的hive-site.xml文件拷贝到spark目录下即可 mv ../hive/conf/hive-site.xml ../spark/conf/hive-site.xml 说明: 如果报JDBC错误,还需要将../hive/lib下的mysql-jdbc驱动拷贝到../spark/jars目录中 mysql-connector 这个jar包在 hive 的...
可以在不创建SparkConf,SparkContext或SQLContext的情况下创建SparkSession(它们封装在SparkSession中) 回到导航 createOrReplaceTempView使用 createOrReplaceTempView:创建临时视图,此视图的生命周期与用于创建此数据集的[SparkSession]相关联。 createGlobalTempView:创建全局临时视图,此时图的生命周期与Spark Application绑定。
sparksqlcreateOrReplaceTempViewregisterTempTable createOrReplaceTempView2.x版本以上。registerTempTable1.5.x val data1 = dataSelect1(sqlContext, sparkModel)val data2 = dataSelect2(sqlContext, sparkModel)data1.createOrReplaceTempView("new_table1_info")data2.createOrReplaceTempView("new_table2_info")...
createOrReplaceTempView("t_person") //1.查询所有数据 spark.sql("select * from t_person").show() //2.查询age+1 spark.sql("select age,age+1 from t_person").show() //3.查询age最大的两人 spark.sql("select name,age from t_person order by age desc limit 2").show() //4.查询...
createTempView,createOrReplaceTempView 本地视图,只在当前Session中有效。当创建了一个新的Session,是不能访问到之前的视图的。会报“org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table or view not found: xxx” 全局视图: createGlobalTempView,createOrReplaceGlobalTempView ...
spark 使用了createOrReplaceTempView 报错database default 找不到 spark foreach,一.DStream的output操作以及foreachRDD详解1.output操作概览2.output操作DStream中的所有计算,都是由output操作触发的,比如print()。如果没有任何output操作,那么,压根儿就不会执行定
在DataFrame或Dataset之上进行转换和Action Spark SQL提供了多钟转换和Action函数 返回结果 保存结果到HDFS中,或直接打印出来 。 步骤1:创建SparkSession对象 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 val spark=SparkSessin.builder.master("local").appName("spark session example").getOrCreate() ...
DataFrameWriterV2.CreateOrReplace 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 创建新表或将现有表替换为数据帧的内容。 C# 复制 public void CreateOrReplace(); 适用于 产品版本 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...
createOrReplaceTempView("student") 我们通过spark.sql传入一段SQL string即可完成数据的调用,需要注意的是,DataFrame也支持RDD的collect或者take等方法。如果这里的结果我们调用的是collect,那么spark会将所有数据都返回。如果数据集很大的情况下可能会出现问题,所以要注意show和collect的使用范围和区别,在一些场景下搞错...