本文将介绍WITH AS语法的基本用法,并通过一些代码示例来说明其实际应用。 基本语法 在Spark SQL中,使用WITH AS语法可以创建一个临时视图,并将其用作查询的一部分。WITH AS语法的基本语法如下所示: WITH<temp_view_name>AS(<query>)<outer_query> 1. 2. 3. 4. 其中,<temp_view_name>是临时视图的名称,<qu...
hive-sql(由参数控制表是否被物化,默认该参数是关闭的) 在hive中有一个参数 hive.optimize.cte.materialize.threshold 这个参数在默认情况下是-1(关闭的);当开启(大于0),比如设置为2,则如果with..as语句被引用2次及以上时,会把with..as语句生成的table物化,从而做到with..as语句只执行一次,来提高效率。 测试 ...
val spark = SparkSession.builder().appName("Spark-SQL").master("local[2]").getOrCreate() val df = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json") df.show() // 建议在进行 spark SQL 编程前导入下面的隐式转换,因为 DataFrames 和 dataSets 中很多操作都依赖了隐式转换 import spark.implicits....
在 Spark SQL 中，with…as 语句并不会默认将数据存入内存。以下是具体分析：默认行为：在 Spark SQL 中，默认情况下，with…as 语句并不会导致数据被物化。它更像是一个逻辑上的视图或临时表，用于简化复杂查询的编写，而不涉及数据的实际存储。参数调整：虽然 Spark SQL 本身没有提供类...
让我们以 hive-sql 的视角来解答这一问题。在 hive 中，有一个名为 `hive.optimize.cte.materialize.threshold` 的参数。默认情况下，其值为 -1，代表关闭。当值大于 0 时（如设置为 2），with...as 语句生成的表将在被引用次数达到设定值后物化，从而确保 with...as 语句仅执行一次，进而提高...
2.8 使用with as 在SQL中需要重复使用某张表、某部分数据（子查询）的情况，通常会选择通过with as...
在sparksql branch3.3 这样改写完全没问题,会判断出自定义的函数是昂贵的计算,默认不给合并; 但在3.3以下的版本中,CollapseProject(合并Project) 优化器会合并,导致最终的计算还是: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 selectmyudf(A,B)[0]asa1,myudf(A,B)[1]asa2,myudf(A,B)[...
在Spark SQL中SQLContext是创建DataFrames和执行SQL的入口,在spark中已经内置了一个sqlContext。 创建DataFrames的步骤: 1) 在本地创建一个文件,有三列,分别是id、name、age,用空格分隔,然后上传到hdfs上 hdfs dfs -put person.txt / 2) 在spark shell执行下面命令,读取数据,将每一行的数据使用列分隔符分割 ...
本节将介绍SparkSQL编程基本概念和基本用法。 不同于RDD编程的命令式编程范式,SparkSQL编程是一种声明式编程范式,我们可以通过SQL语句或者调用DataFrame的相关API描述我们想要实现的操作。 然后Spark会将我们的描述进行语法解析,找到相应的执行计划并对其进行流程优化,然后调用相应基础命令进行执行。
When working with a HiveContext, DataFrames can also be saved as persistent tables using the saveAsTable command 只有HiveContext生成的Dataframe才能调用saveAsTable去持久化hive表 (三)、直接SQL操作 sqlContext.sql("create table xx.tmp like xx.xx"); ...