spark shell 执行sql

时间: 2023-08-08 13:06:38 浏览: 33
要在 Spark Shell 中执行 SQL,可以按照以下步骤操作: 1. 在 Spark Shell 中创建 SparkSession: ``` spark-shell ``` 2. 使用 SparkSession 中的 read 方法读取数据源,例如读取 HDFS 上的 CSV 文件: ``` val df = spark.read.format("csv").load("hdfs://<HDFS_IP>:<HDFS_PORT>/<PATH_TO_FILE>") ``` 3. 注册 DataFrame 为表: ``` df.createOrReplaceTempView("<TABLE_NAME>") ``` 4. 使用 SparkSession 中的 sql 方法执行 SQL: ``` val result = spark.sql("<SQL_STATEMENT>") ``` 其中,<SQL_STATEMENT> 是要执行的 SQL 语句,例如: ``` val result = spark.sql("SELECT COUNT(*) FROM <TABLE_NAME>") ``` 5. 使用 DataFrame 中的 show 方法查看查询结果: ``` result.show() ``` 注意,如果 Spark 和 HDFS 不在同一台机器上,则需要将 HDFS 的 IP 地址和端口号替换为实际的值。另外,<TABLE_NAME> 是第二步中注册的表名。
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spark shell执行sql后写入hdfs

要在Spark中使用shell执行SQL并将结果写入HDFS,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.sql.parquet.compression.codec=snappy -e "<your_sql_statement>" -o <output_directory> ``` 其中,`spark-shell` 命令用于启动Spark Shell,`--master yarn --deploy-mode client` 指定了运行模式和资源管理器,`--conf` 选项用于配置Spark的运行参数,`spark.hadoop.fs.defaultFS` 指定了HDFS的地址,`spark.sql.parquet.compression.codec` 指定了写入文件时使用的压缩编码方式。 `-e` 选项后面跟着要执行的SQL语句,`-o` 选项指定了结果文件的输出目录。执行完命令后,Spark Shell会将查询结果写入指定的输出目录中。 如果你想在代码中访问这个输出文件,可以使用以下命令: ```scala val df = spark.read.format("parquet").option("header","true").option("inferSchema","true").load("<output_directory>") df.show() ``` 这个命令会将输出文件加载到DataFrame中,并将其打印出来。这里我们使用了Parquet格式读取,但是你可以根据实际情况选择其他格式。

spark用shell执行sql后写入hdfs

要在Spark中使用shell执行SQL并将结果写入HDFS,可以使用以下命令: ``` spark-sql --master yarn --deploy-mode client --conf spark.hadoop.fs.defaultFS=hdfs://<namenode>:<port> --conf spark.sql.parquet.compression.codec=snappy -e "<your_sql_statement>" -o <output_directory> ``` 其中,`spark-sql` 命令用于启动Spark SQL,`--master yarn --deploy-mode client` 指定了运行模式和资源管理器,`--conf` 选项用于配置Spark的运行参数,`spark.hadoop.fs.defaultFS` 指定了HDFS的地址,`spark.sql.parquet.compression.codec` 指定了写入文件时使用的压缩编码方式。 `-e` 选项后面跟着要执行的SQL语句,`-o` 选项指定了结果文件的输出目录。执行完命令后,Spark SQL会将查询结果写入指定的输出目录中。 如果你想在代码中访问这个输出文件,可以使用以下命令: ```scala val df = spark.read.format("parquet").option("header","true").option("inferSchema","true").load("<output_directory>") df.show() ``` 这个命令会将输出文件加载到DataFrame中,并将其打印出来。这里我们使用了Parquet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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