spark用shell执行sql后写入hdfs

时间: 2024-01-26 21:01:40 浏览: 24
要在Spark中使用shell执行SQL并将结果写入HDFS,可以使用以下命令: ``` spark-sql --master yarn --deploy-mode client --conf spark.hadoop.fs.defaultFS=hdfs://<namenode>:<port> --conf spark.sql.parquet.compression.codec=snappy -e "<your_sql_statement>" -o <output_directory> ``` 其中,`spark-sql` 命令用于启动Spark SQL,`--master yarn --deploy-mode client` 指定了运行模式和资源管理器,`--conf` 选项用于配置Spark的运行参数,`spark.hadoop.fs.defaultFS` 指定了HDFS的地址,`spark.sql.parquet.compression.codec` 指定了写入文件时使用的压缩编码方式。 `-e` 选项后面跟着要执行的SQL语句,`-o` 选项指定了结果文件的输出目录。执行完命令后,Spark SQL会将查询结果写入指定的输出目录中。 如果你想在代码中访问这个输出文件,可以使用以下命令: ```scala val df = spark.read.format("parquet").option("header","true").option("inferSchema","true").load("<output_directory>") df.show() ``` 这个命令会将输出文件加载到DataFrame中,并将其打印出来。这里我们使用了Parquet格式读取,但是你可以根据实际情况选择其他格式。

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