spark-sql -d 传入外部参数

在Spark SQL中，可以使用`spark.sql("SELECT * FROM table WHERE column = $value")`的方式来传递外部参数。其中，`$value`可以是任何Scala表达式，包括外部变量、函数调用等。

如果需要在命令行中传递参数，可以使用`spark-submit`命令的`--conf`选项来传递参数，然后在Spark SQL中使用`${spark.conf.xxx}`的方式来引用参数，其中`xxx`是参数的名称。

例如，假设需要在Spark SQL中查询一个表，查询条件是一个外部参数`date`，可以使用以下命令提交Spark应用程序：

spark-submit --conf spark.sql.date=2022-01-01 my_app.jar

然后在Spark SQL中使用`${spark.conf.spark.sql.date}`来引用外部参数：

spark.sql(s"SELECT * FROM my_table WHERE date = '${spark.conf.spark.sql.date}'")

相关问题

SparkLauncher 执行spark sql

SparkLauncher 可以通过以下步骤执行 Spark SQL：

1. 创建 SparkConf 对象，并设置必要的 Spark 配置，如 master、appName 等。

2. 创建 SparkSession 对象，并传入 SparkConf 对象。

3. 使用 SparkSession 对象创建 DataFrame，该 DataFrame 可以通过 SparkSession 对象的 read 方法，读取外部数据源，如 HDFS、Hive、JDBC 等。

4. 使用 DataFrame 的 API 或 Spark SQL 执行相应的数据分析操作，如过滤、聚合、排序等。

5. 将结果 DataFrame 保存到外部数据源，如 HDFS、Hive、JDBC 等，可以使用 DataFrame 的 write 方法。

完整代码示例：

import org.apache.spark.launcher.SparkLauncher
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object SparkSqlExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf()
      .setMaster("local")
      .setAppName("SparkSqlExample")

    val spark = SparkSession.builder()
      .config(sparkConf)
      .getOrCreate()

    val inputPath = "/path/to/input/data"
    val outputPath = "/path/to/output/data"

    val inputDF = spark.read.text(inputPath)
    val filterDF = inputDF.filter("value LIKE '%spark%'")
    val count = filterDF.count()

    filterDF.write.text(outputPath)

    spark.stop()
  }
}

此示例使用 SparkLauncher 执行 SparkSqlExample.scala 文件。在执行过程中，会读取输入数据，并过滤包含 "spark" 的行，并将结果保存到输出数据源。

hive的内部表和外部表

可以使用Spark SQL来创建Hive表，具体步骤如下：

1. 首先需要在Spark应用程序中创建一个SparkSession对象，代码如下：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Create Hive Table")
  .enableHiveSupport()
  .getOrCreate()

2. 然后根据传入的参数和文件创建对应的DataFrame对象，代码如下：

val df = spark.read.format("csv")
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .load("path/to/file.csv")

3. 接下来可以使用DataFrame的write方法将数据写入Hive表中，代码如下：

df.write.mode(SaveMode.Overwrite).saveAsTable("database.table")

其中，database是Hive中的数据库名称，table是要创建的表名称。

4. 最后需要关闭SparkSession对象，代码如下：

spark.stop()