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. 使用语法 -- 使用语法 SHOW COLUMNS table_identifier [ database ] 1. 2. 使用示例 -- Create `customer` table in `salesdb` database; USE salesdb; CREATE TABLE customer( cust_cd...
TableScan}import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType}case class SimpleTextRelation(path: String)(@transient val sqlContext: SQLContext)extends BaseRelation with TableScan {override def schema:
y)=>x+y)rdd:org.apache.spark.rdd.RDD[(String,Int)]=ShuffledRDD[18]at reduceByKey at<console>:21scala>rdd.toDF("word","count")res9:org.apache.spark.sql.DataFrame=[word:string,count:int]scala>res9.show+---+---+|word|count|+---+---+|spark|3||hive|1||hadoop|2||big|2||...
在python语言环境中,可以使用 %sql 切换到SQL命令模式: %sql 一,管理数据库 常用的数据库命令,切换当前的数据库、显示数据库列表、表列表、视图列表和列信息: usedb_nameshow databases show tables[in db_name]show views[in db_name]show columnsindb_name.table_name 1,创建数据库 创建数据库,通过LOCATION ...
System.out.println("The select table name is: "+ selectStmt.getSelect().getQueryBlock().getFrom().findTableSource(0)); }elseif(stmt instanceof SQLInsertStatement) {// 处理 INSERT 语句SQLInsertStatement insertStmt = (SQLInsertStatement) stmt; ...
val spark=SparkSession.builder().master("spark://192.168.1.99:7077").config("hive.metastore.uris","thrift://hadoop1:9083").appName("YourAppName").enableHiveSupport()// 启用对Hive的支持.getOrCreate()spark.sql("show databases").show() ...
spark sql架构和原理——和Hive类似 dataframe无非是内存中的table而已 底层原始数据存储可以是parquet hive json avro等,一SparkSQL运行架构SparkSQL对SQL语句的处理和关系型数据库类似,即词法/语法解析、绑定、优化、执行。SparkSQL会先将SQL语句解析成一棵树,然后使用
SQL 查询 SELECT * FROM my_table; /* 1 Hi 2 Hello */ DataFrame 查询 val dataset = spark.read.format("paimon").load("file:/tmp/paimon/default.db/my_table") dataset.show() /* +---+---+ | k | v| +---+---+ | 1| Hi...
SHOW PARTITIONS table_name;补充:如果在 Spark SQL 中对分区内容重命名遇到“does not support partition management”错误,这通常表示您正在尝试对不支持分区管理的文件格式的表进行分区操作。以下是几个常见的原因:• 文件格式不支持分区:并非所有文件格式都支持分区,例如 CSV 格式和 JSON 格式通常不支持分区。如果...
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.slf4j.{Logger, LoggerFactory} import scala.collection.mutable.ArrayBuffer case class LBS_STATIC_TABLE(LS_certifier_no: String,LS_location: String,LS_phone_no: String,time: String) ...