Spark SQL 的一个强大之处就是我们可以将它看作是一个关系型数据表,然后可以通过在程序中使用spark.sql()来执行 SQL 查询,并返回结果数据集。 使用前需要将 DataFrame/DataSet 注册成一张表,注册方式分两种: 1. Local Temporary View 使用createOrReplaceTempView()或createTempView()方法可以将表注册成 Local Temp...
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。 df.createOrReplaceTempView(“tempViewName”) df.createGlobalTempView(“tempViewName”) createOrReplaceTempV...
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...
# Register the DataFrame as a global temporary view df.createGlobalTempView("people") # Global temporary view is tied to a system preserved database `global_temp` spark.sql("SELECT * FROM global_temp.people").show() # +---+---+ # | age| name| # +---+---+ # |null|Michael| ...
import Sqlsc.implicits._//引入全部方法//将RDD转换成DataFrameval df =peopleRDD.toDF()//将DataFrame转换成一个临时的视图df.createOrReplaceTempView("people")//使用SQL语句进行查询Sqlsc.sql("select * from people").show() } } (二)通过SparkSession创建DataFrame ...
val df1 = spark.createDataFrame(seq2).toDF("name", "age", "height") df1.show 使用Spark 创建操作函数创建 DataFrame 由于这种方式需要手动定义数据,实际操作中并不常用。 1.2.读取数据源进行创建 Spark SQL 支持的数据源包括:文件、数据库、Hive等。
Spark SQL 支持自动将 JavaBeans 的 RDD 转换为 DataFrame。使用反射获取的 BeanInfo 定义了表的 schema...
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...
.appName("Spark SQL basic example") .getOrCreate() val df: DataFrame = spark.read.json("person.json") //输出数据到控制台 df.show() // This import is needed to use the $-notation(这个导入需要使用$-表示法) import spark.implicits._ ...