在Spark SQL中,临时表是一种特殊的表,它仅在当前Spark会话(session)中可见。临时表不会将数据存储到磁盘上,而是将数据存储在内存中。一旦Spark会话结束,临时表及其数据就会被自动删除。 2. 展示如何使用SparkSQL创建临时表 在Spark SQL中,你可以使用CREATE TEMPORARY TABLE语句来创建临时表。此外,你也可以通过DataFram...
createOrReplaceTempView("temp_table"):将DataFrame注册为一个名为temp_table的临时视图。 步骤5:执行SQL查询 现在,我们可以使用SQL语句查询临时表。 # 执行SQL查询result=spark.sql("SELECT * FROM temp_table WHERE column_name > some_value") 1. 2. 代码解释: spark.sql(...):执行SQL查询,查找temp_tabl...
#将DataFrame注册为临时表,表名为'temp_table'df.createOrReplaceTempView("temp_table")# 创建或替换临时视图 1. 2. 4. 查询临时表 现在,我们可以使用SQL查询访问这个临时表。 AI检测代码解析 # 执行SQL查询result_df=spark.sql("SELECT * FROM temp_table WHERE column_name = 'some_value'")# SQL查询re...
Spark SQL是Spark的一个模块,用于处理结构化数据,支持SQL查询和数据操作。 在Spark SQL中,可以使用spark temp表来临时存储和处理数据。这些临时表只在当前Spark应用程序的生命周期内存在,并且不会持久化到磁盘上。如果需要将临时表的数据保存到永久表中,可以使用CREATE TABLE语句将其转换为永久表。 然而,有时在...
CREATE TABLE temp (id int,name string,email string,phone string) INSERT INTO temp VALUES (1, 'John Doe', 'john.doe@example.com', '123-456-7890'), (2, 'Jane Smith', 'jane.smith@example.com', '555-555-5555'), (3, 'Bob Johnson', 'bob.johnson@example.com', '555-123-4567')...
load("path/to/file.csv") df.createOrReplaceTempView("temp_table") 复制代码 在上述示例中,首先使用 read() 方法读取 CSV 文件并加载为 DataFrame 对象,然后使用 createOrReplaceTempView() 方法将 DataFrame 对象注册为名为 “temp_table” 的临时表。创建临时表后,可以使用 SQL 语句对该临时表进行查询。
val oracleDF=spark.read.format("jdbc").option("url","jdbc:oracle:thin:@192.168.100.1:1521/orcl.example.com").option("dbtable","scott.emp").option("user","scott").option("password","test").load 1.2.3. 使用 Hive 中的数据 Spark SQL 是由 Shark 发展而来的,Shark 其实就是 Hive on Spa...
createOrReplaceGlobalTempView: 注册成全局表,可以在多个sparkSession中使用,后续在使用的时候,必须通过 global_temp.表名 的方式使用 2、sql编写: spark.sql("sql语句") 2、DSL风格: 使用select、filter、where、groupBy等api变成 常用的DSL api: 1、过滤: ...
#getOrCreate:创建SparkSession对象 frompyspark.sql import SparkSession # 构建SparkSession执行环境入口对象 spark = SparkSession.builder.\ appName("spark_sql").\ config("spark.sql.shuffle.partitions","4").\ master("local[*]").\ getOrCreate() ...
一旦我们创建了临时表或全局临时表,我们就可以使用SQL查询或DataFrame API来访问它们。 importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("Access Temporary Table").config("spark.master","local").getOrCreate()valdata=Seq(("Alice",25),("Bob",30),("Catherine",28))val...