// 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....
// 因此,我们要将临时表设置为全局 df.createGlobalTempView("user") // 并且在对全局的临时表查询时,表名前要写全路径:global_temp.+表名 spark.newSession().sql("select * from global_temp.user").show() +---+---+---+ |age| id| name| +---+---+---+ | 21| 1|zhangsan| | 22|...
这主要是由于Spark SQL的源码中参数风格的不统一所导致的。下面我们将深入探讨这个问题,并给出可能的解决方案。首先,让我们了解一下Spark SQL建表的基本语法。在Spark SQL中,我们通常使用以下语法创建表: CREATE TABLE table_name ( column1 data_type, column2 data_type, ... ) USING format; 其中,table_nam...
AnalyticDB for MySQL Spark SQL的建库、查询库和查询表等语法与开源社区Spark一致,详情请参见开源社区Spark SQL参考文档。 创建表 语法 CREATE TABLE [ IF NOT EXISTS ] table_identifier [ ( column_name column_type [ COMMENT col_comment1 ], ... ) ] USING adb [ COMMENT table_comment ] [ ...
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) ...
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) SELECT DISTINCT 'org.apache....
在SQL区域,编写Spark SQL语句,并单击保存。 bizdate为系统变量,无需您手动配置。 /* 请使用Spark SQL的语法编写SQL,表的引用方式为 alias.table_name */ /*创建oss t_order表引用,添加dt作为分区字段*/ CREATE TABLE oss.t_order ( id bigint COMMENT '主键', product_id bigint COMMENT '产品id', gmt...
create function if not EXISTS xxx as "UDF_name" USING JAR 's3://s3_UDF.jar_URL' 四、方案测试 我们将所需要的原始数据同步上了S3的目录,准备测试工作。在测试中发觉从线下迁上来任务可能存在一些小问题,主要有两个: 1.UDF注册:在线下IDC可能是数据平台完成的,但线上我们需要上传到S3并在任务SQL文件中...
2.1 SQL方式 CREATE TEMPORARY TABLE USING OPTIONS 在Spark1.2之后,支持了一种CREATE TEMPORARY TABLE USING OPTIONS的DDL语法来创建外部数据源的表。 1 2 3 4 5 CREATE TEMPORARY TABLE jsonTable USING org.apache.spark.sql.json OPTIONS ( path'/path/to/data.json' ...
请看以下的例子:有两个使用parquet文件格式存储的Spark SQL表,小的维度表:Customers,有100行唯一的customer_id和一个值从0到9的等级字段。 CREATE TABLE Customers USING parquet AS SELECT id AS customer_id, CAST(rand() * 10 AS INT) AS grade FROM RANGE(100); 另一个表:Orders,是一个有100000条交易...