ATTACH DATABASE 'attached_to_sqlite_study.db' AS 'attached'; 1. 2. select-stmt CREATE TABLE ... AS SELECT语句根据查询语句的结果,创建与填充表内容。 假如已经存在表default_table, 则命令 CREATE TABLE IF NOT EXISTS select_table AS SELECT
按性别分组统计平均年龄,执行命令:spark.sql(“SELECT gender, AVG(age) FROM student GROUP BY gender”).show() 4、创建表时指定存储格式 创建一个Hive表test,数据存储格式为Parquet(默认为普通文本格式),执行命令:spark.sql(“CREATE TABLE test (name STRING, age INT) STORED AS PARQUET”) 5、将数据帧...
支持以下类型的SQL语句,示例如下所示: INSERT INTO table_a SELECT * FROM table_b CREATE TABLE table_a AS SELECT * FROM table_b INSERT OVERWRITE TABLE table_c PARTITION (dt=20221228) SELECT * FROM table_d INSERT INTO table_c PARTITION (dt=20221228) SELECT * FROM table_d INSERT OVERWRITE T...
create table xxxx as select * from yyyy; 二、快速生产一个序列表 -- 方式一:selectexplode(array_repeat(0,5)) id;selectrow_number()over(orderbyid)asidfrom(selectexplode(array_repeat(0,5) ) t; -- 方式二:selectexplode(sequence(1,5)) id; -- 方式三:selectstack(5,1,2,3,4,5) id; ...
spark.sql(""" |select * from hadoop_prod.default.test """.stripMargin).show() 创建对应的Hive表映射数据 在Hive表中执行如下建表语句:CREATETABLEhdfs_iceberg ( id int, name string, age int )STOREDBY'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler'LOCATION'hdfs://mycluster/sparkoperateiceber...
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) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 SELECTDISTINCT'org.apache.hadoop.hive.metastore.model.MTable'ASNUCLEUS_TYPE,A0.CREATE_TIME,A0.LAST_ACCESS_TIME,A0.OWNER,A0.RETENTION,A0.IS_RE...
spark.sql("""select * from hadoop_prod.default.a """).show() 最终结果如下: 注意:更新数据时,在查询的数据中只能有一条匹配的数据更新到目标表,否则将报错。 3、INSERT OVERWRITE
Spark3.0已经发布半年之久,这次大版本的升级主要是集中在性能优化和文档丰富上,其中46%的优化都集中在SparkSQL上,SQL优化里最引人注意的非Adaptive Query Execution莫属了。 Adaptive Query Execution(AQE)是英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上,改进并实现的自适应执行引擎。近些年...
在Spark SQL 中,LATERAL VIEW 的典型用法如下: -- 创建示例数据表 CREATE TABLE example ( id INT, info ARRAY<STRING> ); INSERT INTO example VALUES (1, array('a', 'b', 'c')), (2, array('d', 'e')); -- 使用 LATERAL VIEW 和 explode 函数展开数组 SELECT id, info_value ...
Spark SQL的查询计划首先起始于由SQL解析器返回的AST，或者是由API构建的DataFrame对象。在这两种情况下，都会存在未处理的属性引用(某个查询字段可能不存在，或者数据类型错误)，比如查询语句:SELECT col FROM sales,关于字段col的类型，或者该字段是否是一个有效的字段，只有等到查看该sales表时才会清楚。当不能确定一...