使用spark.sql(Create table…)的sql建表与saveAsTable是一样的。 总结 createOrReplaceTempView更像是数据库中的创建视图,而savaAsTable则是真真切切的创建表,视图和表的差异可想而知。在spark中createOrReplaceTempView是transformation操作,是不会立即执行的,这个表只是虚拟的表,不是实实在在的表,而saveAsTable是...
通常,CREATE TABLE会创建一个“指针”,并且必须确保它指向的对象是存在的,一个例外是文件源,例如Parquet,JSON,如果您未指定LOCATION选项,那么Azure Databricks会创建一个默认表位置。 对于CREATE TABLE AS SELECT,Azure Databricks使用select查询的输出数据来覆盖(overwrite)底层的数据源,以确保创建的表包含与输入查询完全...
// 创建数据表spark.sql("CREATE TABLE users (id INT, name STRING) USING parquet")// 向数据表中插入数据spark.sql("INSERT INTO users VALUES (1, 'Alice')")spark.sql("INSERT INTO users VALUES (2, 'Bob')")// 查询数据表valresult=spark.sql("SELECT * FROM users")result.show() 1. 2....
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。 立即触发。程序结束,表消失。 hive【不支持这...
通过println,输出 show create table orders 的物理执行计划,可看到,真正执行的是ShowCreateTableCommand这个类。 代码流程: 两个核心方法: 查hive元数据库(ObjectStore.getMTable) mtbl = (MTable) query.execute(table, db)对应的sql: 获取表的一些基本信息(tbl_id, tbl_type等) ...
DataFrame可以被保存为Hive的持久化表，值得注意的是，这种方式并不依赖与Hive的部署，也就是说Spark会使用Derby创建一个默认的本地Hive metastore，与createOrReplaceTempView不同，该方式会直接将结果物化。对于基于文件的数据源( text, parquet, json等)，在保存的时候可以指定一个具体的路径，比如 df.write.option(...
当一条 sql 语句被 SparkSqlParser 解析为一个 unresolved logicalPlan 后,接下来就会使用 Analyzer 进行 resolve。所谓的 resolve 也就是在未解析的 db、table、function、partition 等对应的 node 上应用一条条 Rule(规则)来替换为新的 node,应用 Rule 的过程中往往会访问 catalog 来获取相应的信息。
df.createOrReplaceTempView("products_view") 视图是临时的,这意味着它会在当前会话结束时被自动删除。 还可以创建持久保存在目录中的表,以定义可以使用 Spark SQL 查询的数据库。 表是元数据结构,该结构会将其基础数据存储在与目录关联的存储位置。 在 Microsoft Fabric 中,托管表的数据存储在数据湖中显示的“表...
data2.createOrReplaceTempView("new_table2_info")val sql='select t1.*,t2.* from new_table1_info t1 left join new_table2_info t2 on t1.name=t2.name2' where t1.age>18 ;val result = sqlContext.sql(sql)def dataSelect1(sqlContext: HiveContext, sm: SparkModel): DataFrame = { val ...
后续可以执行 sql 操作,当然也支持初始化 SqlContext 调用 sql 方法,不过用 SparkSession 也可以搞定。 val parquetFileDF = spark.read.parquet("path")parquetFileDF.createOrReplaceTempView("tableName")val resultDf = spark.sql("SELECT * FROM tableName")val sqlContext = new SQLContext(sc)sqkContext....