1. 了解Spark SQL中创建临时表的基本语法 在Spark SQL中,创建临时表的语法相对简单。你可以使用CREATE TEMPORARY TABLE语句,并指定表名和数据源。数据源可以是DataFrame、已有的表(无论是临时表还是全局表)或者外部数据源(如CSV、JSON、Parquet文件等)。 2. 准备要创建临时表的数据源 为了演示,我们可以创建一个简单...
data.createOrReplaceTempView("temp_table") // 查询临时表 val result = spark.sql("SELECT * FROM temp_table") result.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 在上面的示例中,我们首先创建了一个SparkSession对象,然后从CSV文件中...
是指在使用Spark SQL的过程中,通过将Spark临时表(temp table)转换为永久表(permanent table)时,发现部分或全部记录丢失的情况。 Spark是一个开源的大数据处理框架,它提供了强大的分布式计算能力和丰富的数据处理功能。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。
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...
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。
2、CreateTableUsing一个RunnableCommand,通过反射从外部数据源lib中实例化Relation,然后注册到为temp table。1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 private[sql] case class CreateTableUsing( tableName: String, provider: String, // org.apache.spark.sql.json options: ...
#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() ...
SQL语言支持:SQLContext和HiveContext都支持Spark SQL中的基本语法,例如SELECT、FROM、WHERE等等。但HiveContext还支持Hive中的所有SQL语法,例如INSERT、CREATE TABLE AS等等。 数据格式支持:HiveContext支持更多的数据格式,包括ORC、Avro、SequenceFile等等。而SQLContext只支持JSON、Parquet、JDBC等几种常用的数据格式。
repartition 中间结果表,再拿中间临时结果作为依赖表,这种如果依赖的表很多,需要建立很多的临时表,比较繁琐 create table temp_a select /*+ repartition(1000) */ from fackt_tableselect columns from temp_a group by cube() 修改spark源码从源码底层支持(后续文章会说到)...
在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口,创建DataFrame有三种方式:通过Spark的数据源进行创建;从一个存在的RDD进行转换;还可以从Hive Table进行查询返回。 从Spark数据源进行创建 (1)查看Spark数据源进行创建的文件格式 scala>spark.read.csvformatjdbcjsonloadoptionoptionsorcparquetschematabletexttextFile...