spark用shell读取hdfs方式 注册表
时间: 2023-07-12 15:27:30 浏览: 185
可以使用 Spark 的 DataFrame API 读取 HDFS 数据并注册成表,具体步骤如下:
1. 启动 Spark Shell:
```
$ spark-shell
```
2. 使用 SparkSession 对象创建 DataFrame,示例代码如下:
```scala
val df = spark.read.format("csv")
.option("header", "true")
.option("inferSchema", "true")
.load("hdfs://localhost:9000/path/to/csv")
```
上述代码读取了 HDFS 中的 CSV 文件,并将其转换成 DataFrame。
3. 使用 DataFrame 的 `createOrReplaceTempView` 方法将其注册成表,示例代码如下:
```scala
df.createOrReplaceTempView("my_table")
```
上述代码将 DataFrame `df` 注册成名为 `my_table` 的表。
4. 可以使用 Spark SQL 的语法查询该表,示例代码如下:
```scala
val result = spark.sql("SELECT COUNT(*) FROM my_table")
result.show()
```
上述代码查询 `my_table` 表中的记录数量并输出结果。
需要注意的是,上述代码中的 HDFS 路径应该是正确的,并且 SparkSession 对象需要正确配置。
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