spark创建临时表sql
时间: 2023-09-19 09:06:22 浏览: 55
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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)。
相关问题
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:
```scala
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。
spark创建临时表,并且插入
在 Spark 中,可以通过以下方式创建临时表并插入数据:
1. 创建 DataFrame 对象并注册为临时表:
```scala
val data = Seq((1, "John"), (2, "Jane"), (3, "Bob"))
val df = spark.createDataFrame(data).toDF("id", "name")
df.createOrReplaceTempView("people")
```
2. 使用 SQLContext 执行 INSERT INTO 语句插入数据:
```scala
val sqlContext = spark.sqlContext
sqlContext.sql("INSERT INTO TABLE people VALUES (4, 'Alice')")
```
在上述示例中,我们首先创建了一个 DataFrame 对象,并将其注册为名为 "people" 的临时表。然后,我们使用 SQLContext 的 sql 方法执行 INSERT INTO 语句,将一条记录插入到名为 "people" 的临时表中。
注意:如果临时表不存在,执行 INSERT INTO 语句将自动创建该表。