解释什么是SparkSQL中的临时视图(temporary view): 临时视图是在当前SparkSession会话中注册的视图,它们只在创建它们的SparkSession会话期间可见。当SparkSession会话结束时,临时视图会自动消失。临时视图使得在DataFrame上执行SQL查询变得更加方便。 提供创建临时视图(temporary view)的语法: 使用DataFrame的createOrReplaceTempV...
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...
createOrReplaceTempView注释 /** * Creates a local temporary view using the given name. The lifetime of this * temporary view is tied to the [[SparkSession]] that was used to create this Dataset. * * @group basic * @since 2.0.0 */ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. createOrReplaceTempView...
问spark databricks中CREATE TEMPORARY VIEW与Createorreplacetempview的差异ENSpark SQL 支持自动将 JavaBean...
下面就带大家一起来认识 Spark SQL 的使用方式,并通过十步操作实战,轻松拿下 Spark SQL 的使用。 1 DataSet 及 DataFrame 的创建 在《20张图详解 Spark SQL 运行原理及数据抽象》的第 4 节“Spark SQL 数据抽象”中,我们认识了 Spark SQL 中的两种数据抽象:DataSet 及 DataFrame。
.appName("Python Spark SQL basic example") \ .config("spark.some.config.option", "some-value") \ .getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Spark 2.0中的SparkSession为Hive功能提供内置支持,包括使用HiveQL编写查询,访问Hive UDF以及从Hive表读取数据的功能。 要使用这些功能,您无需拥有现有的Hiv...
① 创建一个普通的view和一个全局的view df.createOrReplaceTempView("emp1") df.createGlobalTempView("emp2") ② 在当前会话中执行查询,均可查询出结果。 spark.sql("select * from emp1").show spark.sql("select * from global_temp.emp2").show ...
在程序中使用SQL查询 上面的操作使用的是DSL(domain-specific language)方式，还可以直接使用SQL对DataFrame进行操作。Global Temporary View 上面使用的是Temporary views的方式，该方式是Spark Session范围的。如果将创建的view可以在所有session之间共享，可以使用Global Temporary View的方式创建view。创建DataSet DataSet与...
(1)构建入口import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark SQL basic example") .config("spark.some.config.option", "some-value") .getOrCreate() (2)创建DataFrame,例如从一个json文件创建一个DataFrame。val df = spark.read.json("examples/src/main...
read.json("/opt/module/spark-local/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string] 2)对DataFrame创建一个临时表 scala> df.createOrReplaceTempView("people") 3)通过SQL语句实现查询全表 scala> val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people") sqlDF: org....