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...
frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建Spark会话spark=SparkSession.builder \.appName("Create View Example")\.getOrCreate()#创建示例DataFramedata=[("Alice",1,"HR"),("Bob",2,"IT"),("Charlie",3,"Finance")]columns=["Name","Id","Department"]df=spark.createDataFrame(data,columns)df.show()...
全局临时视图与系统保留的数据库global_temp绑定,我们必须使用限定名称来引用它,例如 SELECT * FROM global_temp.view1。 # 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("SELEC...
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 objectWordCount { def main(args:Array...
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。
df.createTempView("v_people"); 上述v_people就是一个临时视图,可以类似于表的方式来进行查询。 // 在临时视图使用SQL查询 Dataset<Row> sqlDF = sparkSession.sql("SELECT * FROM v_people"); // 将DataFrame的内容显示 sqlDF.show(); // 打印schema ...
SQL风格语法 SQL语法风格是指查询数据的时候使用SQL语句来查询,这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助。 视图:对特定表的数据的查询结果重复使用。View只能查询,不能修改和插入。 select * from t_user where age > 30的查询结果可以存储在临时表v_user_age中,方便在后面重复使用。例如:select * from...
sql(sql).createOrReplaceTempView("temp_table_name") 方案3:persist() 数据缓存 场景: 对于 a->b a->b->c a->d, 其中 a 重复计算了 3 次, b 重复计算了 2 次, 造成了额外的计算资源浪费 解决方案: 对 a 和 b 进行 persist, 不再使用时再进行释放. dfa = spark.sql(sql) # 数据缓存 dfa...
DataFrame.CreateTempView(String) 方法 参考 反馈 定义 命名空间: Microsoft.Spark.Sql 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 使用给定名称创建本地临时视图。 此临时视图的生存期与创建此 DataFrame的SparkSession 相关联。 C# 复制 public void CreateTempView (string viewName); 参数...
("name","age")df.createTempView("people")/** * 1.SparkSqlParser中的AstBuilder将语法树的各个节点转换为对应LogicalPlan节点,组成未解析的逻辑算子树,不包含数据信息与列信息 * * 2.Analyzer将一系列规则作用在未解析逻辑算子树上,生成解析后的逻辑算子树 * * 3.Optimizer将一系列优化规则应用在逻辑算子树...