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...
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...
df.write.format("delta").saveAsTable("events") // create table in the metastore df.write.format("delta").save("/delta/events") // create table by path 1. 2. 2). DeltaLake也支持使用spark sql新的DDL操作来创建表,CREATE TABLE. -- Create table in the metastore CREATE TABLE events ( ...
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。
在这个例子中,首先使用CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW语句创建了一个临时表my_table,然后使用SELECT语句执行了一个查询并返回满足条件column1 > 10的结果。 双百分比spark sql的优势在于可以直接在Jupyter Notebook中使用SQL语句进行数据处理和分析,方便快捷。它适用于需要快速分析和查询大规模结构化数据的场景,如数据...
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。
可以使用spark.catalog.createExternalTable方法创建外部表。 外部表定义目录中的元数据,但从外部存储位置获取其基础数据;通常是数据湖中的文件夹。 删除外部表不会删除基础数据。 使用Spark SQL API 查询数据 可以使用采用任何语言编写的代码中的 Spark SQL API 来查询目录中的数据。 例如,以下 PySpark 代码使用 SQL...
E-MapReduce的Flink Table Store服务支持通过Spark SQL对Flink Table Store进行读写操作。本文通过示例为您介绍如何通过Spark SQL对Flink Table Store进行读写操作。
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 ...