spark shell 读取hdfs方式 注册表

时间: 2023-07-07 14:28:00 浏览: 35
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。
相关问题

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。

spark用shell读取hdfs gz文件方式 注册表

要在Spark中用shell读取HDFS上的GZ文件,可以使用以下命令: ``` spark-shell --master yarn --deploy-mode client --conf spark.hadoop.fs.defaultFS=hdfs://<namenode>:<port> --conf spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive=true --conf spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.input.dir=<path_to_directory_containing_gz_files> --conf spark.sql.parquet.compression.codec=uncompressed ``` 这个命令会启动spark-shell,并且将HDFS上指定目录中的所有GZ文件加载为Spark表。其中 `--conf` 选项用于配置Spark的运行参数,其中 `spark.hadoop.fs.defaultFS` 指定了HDFS的地址,`spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive` 指定了递归读取目录中的文件,`spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.input.dir` 指定了要读取的目录。最后一个选项 `spark.sql.parquet.compression.codec` 是用于指定读取的文件不进行压缩解码。 如果你想在代码中访问这个表,可以使用以下命令: ```scala val df = spark.read.format("csv").option("header","true").option("inferSchema","true").load("<path_to_directory_containing_gz_files>") df.show() ``` 这个命令会将表加载到DataFrame中,并将其打印出来。这里我们使用了CSV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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python读取hdfs上的parquet文件方式

主要介绍了python读取hdfs上的parquet文件方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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