一个文件，每一行都是一个实体的数据，各个字段之间用|分隔，怎么用spark sql读取

在 Spark SQL 中，你可以使用 `spark.read.text()` 函数来读取包含实体数据的文件，然后使用 `split()` 函数将每一行按照 `|` 分隔为多个字段。下面是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Read File") \
    .getOrCreate()

# 读取文件
data = spark.read.text("path/to/file.txt")

# 拆分字段
split_data = data.withColumn("fields", split(data.value, "\\|"))

# 创建临时视图
split_data.createOrReplaceTempView("entity_data")

# 执行SQL查询
result = spark.sql("SELECT fields[0] AS field1, fields[1] AS field2, fields[2] AS field3 FROM entity_data")

# 显示结果
result.show()

在上面的示例中，首先使用 `spark.read.text()` 函数读取文件，然后使用 `split()` 函数将每一行的值拆分为多个字段。接下来，使用 `createOrReplaceTempView()` 方法创建一个临时视图，这样就可以使用 Spark SQL 来查询数据。最后，使用 `spark.sql()` 方法执行 SQL 查询，并使用 `show()` 方法显示结果。

请将代码中的 `"path/to/file.txt"` 替换为你实际的文件路径。另外，根据你的实际需求，你可能需要调整代码来适应你的数据结构和查询逻辑。