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

spark-sql cli 参数及使用

Spark-SQL CLI是Spark SQL的命令行界面，可以通过它来执行SQL查询和操作。以下是常用的参数及使用：

1. --master：指定Spark集群的master节点地址，例如--master yarn或--master local。

2. --executor-memory：指定每个executor的内存大小，例如--executor-memory 2g。

3. --driver-memory：指定driver的内存大小，例如--driver-memory 1g。

4. --num-executors：指定executor的数量，例如--num-executors 4。

5. --executor-cores：指定每个executor的CPU核数，例如--executor-cores 2。

6. --jars：指定需要加载的jar包，例如--jars /path/to/jar1,/path/to/jar2。

7. --files：指定需要加载的文件，例如--files /path/to/file1,/path/to/file2。

使用方法：

1. 启动Spark-SQL CLI：在终端输入spark-sql即可启动。

2. 执行SQL查询：在Spark-SQL CLI中输入SQL语句即可执行查询，例如SELECT * FROM table_name。

3. 加载数据：可以使用LOAD命令加载数据，例如LOAD DATA INPATH '/path/to/data' INTO TABLE table_name。

4. 保存数据：可以使用INSERT命令保存数据，例如INSERT INTO TABLE table_name SELECT * FROM another_table。

5. 退出Spark-SQL CLI：在Spark-SQL CLI中输入quit或exit即可退出。

spark-sql -e

Spark-SQL是Spark的一个模块，它允许开发者使用SQL语言对Spark中的数据进行查询和分析。可以通过Spark-SQL轻松地读取各种数据源，并编写SQL查询语句对数据进行分析和处理。Spark-SQL具有灵活性高，适用于处理结构化和半结构化数据（如JSON），甚至还可以将Spark-SQL查询集成到现有的Java和Scala应用程序中。Spark-SQL模块提供了一种强大的API，用于创建表和视图，对表和视图执行各种操作，并在Spark集群上执行查询。

而Spark-SQL -e的命令是用于运行一些SQL查询的。Spark-SQL -e可以接受一条查询作为参数，执行该查询，并将结果输出到终端。例如，如果我们想在Spark-SQL中查找所有学生的平均成绩，可以运行以下查询：spark-sql -e "SELECT AVG(grade) FROM students"。在执行查询时，可以使用各种选项来调整查询执行的环境设置。有些选项允许我们控制查询并行度，有些可以用于调整查询的内存使用情况。Spark-SQL -e可以用于处理大型数据集，因为它可以自动地将查询优化并分发到集群中的多个节点上。这使得Spark-SQL -e成为大数据处理的一个有用工具。