spark用shell读取hdfs orc文件方式 注册表
时间: 2024-03-06 10:46:12 浏览: 20
可以使用以下命令在 Spark Shell 中注册 ORC 表:
```scala
// 导入 SparkSession
import org.apache.spark.sql.SparkSession
// 创建 SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Read ORC file in Spark Shell")
.getOrCreate()
// 读取 ORC 文件
val orcDF = spark.read.format("orc").load("hdfs://path/to/orc/file")
// 创建临时视图
orcDF.createOrReplaceTempView("orc_table")
```
其中,`orc_table` 是注册的表名,可以根据需要自行定义。通过这个方式,可以在 Spark Shell 中方便地使用 SQL 查询 ORC 表中的数据。
相关问题
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。
spark用shell读取hdfs parquet文件方式 注册表
可以使用 Spark 的 DataFrame API 读取 HDFS 上的 Parquet 文件并注册成表,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.parquet("hdfs://localhost:9000/path/to/parquet")
```
上述代码读取了 HDFS 中的 Parquet 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。此外,需要确保 HDFS 中的 Parquet 文件的 schema 与 DataFrame 中的 schema 一致,否则会出现解析错误。