spark sql 创建临时表

在 Spark SQL 中，你可以使用 `createOrReplaceTempView` 方法来创建临时表。下面是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark SQL Example")
  .config("spark.some.config.option", "some-value")
  .getOrCreate()

// 假设有一个 DataFrame 叫做 df
df.createOrReplaceTempView("temp_table")

// 现在你可以在这个临时表上执行 SQL 查询
val result = spark.sql("SELECT * FROM temp_table")
result.show()

在这个例子中，我们首先创建了一个 SparkSession 对象。然后，我们使用 `createOrReplaceTempView` 方法将一个 DataFrame 对象命名为 "temp_table"，这样就创建了一个临时表。最后，我们可以使用 `spark.sql` 方法执行 SQL 查询并将结果显示出来。

注意，临时表只在当前 SparkSession 的生命周期内有效，一旦 SparkSession 终止，临时表也会被删除。如果你需要一个全局的表，可以考虑使用 `createOrReplaceGlobalTempView` 方法。

相关问题

spark创建临时表sql

在Spark中，可以使用以下步骤创建临时表：

1. 创建一个DataFrame（数据框）对象，如下所示：

data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

2. 将DataFrame注册为一个临时表，可以使用`createOrReplaceTempView()`方法：

df.createOrReplaceTempView("people")

在上述代码中，我们将DataFrame命名为“people”，并将其注册为Spark SQL中的一个临时表。

3. 现在可以使用Spark SQL查询这个临时表了，例如：

result = spark.sql("SELECT * FROM people WHERE Age > 30")
result.show()

在上述代码中，我们使用Spark SQL查询`people`表中所有年龄大于30的人的信息，并使用`show()`方法显示查询结果。

注意：临时表只在当前SparkSession中可见，当该SparkSession关闭时，临时表也会被删除。如果需要在多个SparkSession中使用表，则需要将其注册为永久表（使用`createGlobalTempView()`方法）。

Spark SQL 中如何删除临时表？

在Spark SQL中，删除临时表通常通过`dropTempView`函数来完成，它会从当前会话的缓存中移除该临时视图。以下是一个示例：

# Python 示例
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建并使用临时表
spark.createDataFrame([(1, "A"), (2, "B")], ['id', 'name']).createOrReplaceTempView("my_temp_table")

# 删除临时表
spark.sql("DROP TEMPORARY VIEW my_temp_table")

在Scala中，类似地，你可以使用`sqlContext`：

// Scala 示例
import org.apache.spark.sql.{SQLContext, HiveContext}
sqlContext.sql("DROP TEMPORARY VIEW IF EXISTS my_temp_table")

这将确保只在当前会话期间存在的临时表被删除，不会影响永久存储的数据表。