spark shell读取hdfs注册临时表
时间: 2023-08-03 18:07:51 浏览: 85
您可以使用以下代码在Spark Shell中读取HDFS并注册临时表:
```scala
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Read HDFS and Register Temp Table")
.getOrCreate()
// 读取HDFS文件并创建DataFrame
val df = spark.read.format("csv")
.option("header", "true")
.load("hdfs://your_hdfs_path/file.csv")
// 注册临时表
df.createOrReplaceTempView("temp_table")
// 使用临时表进行查询
val result = spark.sql("SELECT * FROM temp_table")
result.show()
```
在上面的代码中,您需要将"your_hdfs_path/file.csv"替换为您实际的HDFS文件路径和文件名。该代码将使用CSV格式读取HDFS文件,并将其加载到DataFrame中。然后,使用`createOrReplaceTempView`方法将DataFrame注册为临时表,可以使用该表进行SQL查询。
执行上述代码后,您将能够在Spark Shell中查看临时表中的数据。
相关问题
spark shell 读取hdfs方式 注册表
要在 Spark Shell 中读取 HDFS 并注册表,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 启动 Spark Shell:
```
$ spark-shell
```
2. 在 Spark Shell 中,使用 `spark.read` 读取 HDFS 中的数据。例如,如果你要读取名为 `data.csv` 的 CSV 文件,可以使用以下命令:
```scala
val data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("hdfs://path/to/data.csv")
```
3. 将数据注册为 Spark SQL 表:
```scala
data.createOrReplaceTempView("my_table")
```
现在你可以在 Spark Shell 中执行 SQL 查询,并使用 `my_table` 来引用你刚刚注册的表。例如:
```scala
spark.sql("SELECT * FROM my_table WHERE column1 = 'value'")
```
这将返回符合条件的所有行。
spark用shell读取hdfs方式 注册表
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。