Microsoft.Spark.Sql.Catalog 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 重载 ListTables() 返回当前数据库中的表/视图的列表。 包括DataFrame名称、数据库、说明、表类型以及表是否为临时表。 ListTables(String) 返回指定数据库中的表/视图的列表。 包括DataFrame名称、数据库、说明、表类型以及表...
但是sql实际执行过程是按照operation——> datasource——>result 的顺序来执行的这与sql语法正好相反,具体的执行过程如下: 1 . 语法和词法解析:对写入的sql语句进行词法和语法解析(parse),分辨出sql语句在哪些是关键词(如select ,from 和where),哪些是表达式,哪些是projection ,哪些是datasource等,判断SQL语法是否规...
增加了TableCatalog的接口,该接口继承自CatalogPlugin,定义了相关的方法用来解析SQL中的元数据,如,tableExists,还定义了一系列方法进行DDL操作,如,createTable,alterTable,dropTable,接口定义如下, public interface TableCatalog extends CatalogPlugin { Identifier[] listTables(String[] namespace) throws NoSuchNamespace...
Catalog Spark 的目录接口。 若要访问此功能,请使用 SparkSession.Catalog。 Database Spark 中的数据库,由 ListDatabases 中Catalog定义的 方法返回。 Function Spark 中的用户定义的函数,由 ListFunctions 中的Catalog方法返回。 Table Spark 中的表,由 ListTables 中的Catalog方法返回。中文...
SparkSQL相关语法总结 一. spark-sql 1.in 不支持子查询 eg. select * from src where key in(select key from test); 支持查询个数 eg. select * from src where key in(1,2,3,4,5); in 40000个 耗时25.766秒 in 80000个 耗时78.827秒
SHOW TABLES - 查看表列表 SHOW TBLPROPERTIES - 查看表属性 SHOW VIEWS - 查看视图列表 SQL Syntax - Auxiliary Statements:SQL 语法之辅助语句 持续更新… sql-ref-syntax-aux-show-columns SHOW COLUMNS - 查看字段信息 查看指定表的所有字段列表,如果表不存在,则会抛出异常. ...
catalog.listTables() spark.catalog.listColumns("us_delay_flights_tbl") Import the notebook from the book’s GitHub repo and give it a try. Caching SQL Tables Although we will discuss table caching strategies in the next chapter, it’s worth mentioning here that, like DataFrames, you can ...
setAppName("SparkSQL01_Demo") //创建SparkSession对象 val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate() import spark.implicits._ val rdd: RDD[User2] = spark.sparkContext.makeRDD(List(User2("lisi", 20), User2("zs", 30))) val ds: Dataset[User2] = rdd....
使用Spark计算引擎访问表格存储时,您可以通过E-MapReduce SQL或者DataFrame编程方式对表格存储中数据进行复杂的计算和高效的分析。
在Spark数据库中,表名称是指在Spark中创建的数据表的名称。SparklyR可以通过以下代码来列出Spark数据库中的表名称: 代码语言:txt 复制 library(sparklyr) # 连接到Spark集群 sc <- spark_connect(master = "local") # 列出Spark数据库中的表名称 tables <- sparklyr::spark_catalog(sc) %>% spark_catalog_tabl...