.set("spark.sql.catalog." + anotherCatalogMappingName + ".default-namespace", "default") .set("spark.sql.catalog." + anotherCatalogMappingName + ".uri", hiveMetastoreURI) .set("spark.sql.catalog." + anotherCatalogMappingName + ".warehouse", warehouse) .set("spark.sql.catalog." + anot...
catalog: org.apache.spark.sql.catalog.Catalog= org.apache.spark.sql.internal.CatalogImpl@17308af1 Querying the databases 我们一旦创建好catalog对象之后,我们可以使用它来查询元数据中的数据库,catalog上的API返回的结果全部都是dataset scala> catalog.listDatabases().select("name").show(false) 19/07/17 14...
从上面实现的功能看,Catalog其实是Spark了解session级别可见实体(数据库、表和函数)的一个入口,在它的具体实现CatalogImpl中还包括了创建一个新数据库、表和函数的功能。 总结下就是:Catalog围绕数据库、表和函数三种实体,提供创建、检索、缓存数据和删除的功能。
首先进行词法和语法 Parse,对输入的 SQL 语句进行解析,确定语句中哪些是关键词(SELECT、FROM 和 WHERE),哪些是 Peojection,哪些是 DataSource 等,判断 SQL 是否规范,并生成逻辑计划 Logical plan; 将SQL 预计和数据库字典进行 Bind,如果 Projection 和 DataSource 都成功绑定,即这条 SQL 可执行; 进行SQL 执行的...
val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("catalog-study").getOrCreate() val catalog = spark.catalog 1. 2. Catalog相关的代码存放在org.apache.spark.sql.catalog下: 上面的Catalog只是一个接口定义规范,具体实现还有一个org.apache.spark.sql.internal.CatalogImpl,如果只是使用Spark...
Microsoft.Spark.Sql.Catalog 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 Spark 的目录接口。 若要访问此功能,请使用 SparkSession.Catalog。 C#复制 publicsealedclassCatalog 继承 Object Catalog 方法 展开表 CacheTable(String) 将指定的表缓存在内存中。
Sql经过AstBuilder的处理得到的 未解析逻辑算子树 主要由UnresolvedRelation和UnresolvedAttribute两个对象组成。Analyzer主要作用就是将这两种对象or表达式解析为有类型的对象 Catalog体系分析 Catalog通常理解为一个容器或数据库命名空间中的一个层次,在Spark中主要用于各种函数资源和元数据的统一管理。
Sql经过AstBuilder的处理得到的 未解析逻辑算子树 主要由UnresolvedRelation和UnresolvedAttribute两个对象组成。Analyzer主要作用就是将这两种对象or表达式解析为有类型的对象 Catalog体系分析 Catalog通常理解为一个容器或数据库命名空间中的一个层次,在Spark中主要用于各种函数资源和元数据的统一管理。
Spark SQL 中最高级别的抽象是Catalog。Catalog是一个抽象,用于存储用户数据中的元数据以及其他有用的东西,如数据库,数据表,函数和视图。 2.1 数据表 Spark SQL在执行任何操作之前首先需要定义数据表,数据表在逻辑上等同于DataFrame,但核心区别在于 DataFrame是在编程语言范围内定义的,而数表是在数据库定义的 ...
可使用spark.catalog.createTable方法创建空表,也可使用其saveAsTable方法将数据帧另存为表。 删除托管表也会删除其基础数据。 例如,以下代码将数据帧保存为名为 products 的新表: Python df.write.format("delta").saveAsTable("products") 备注 Spark 目录支持基于各种格式的文件的表。 Microsoft Fabric 中的首...