spark shell 读取hdfswen文件方式 注册表

要在 Spark Shell 中读取 HDFS 文件并将其注册为表，可以按照以下步骤进行：

1. 在 Spark Shell 中，创建一个 SparkSession 对象：

spark = SparkSession.builder.appName("read-hdfs").getOrCreate()

2. 使用 SparkSession 对象的 `read` 方法读取 HDFS 文件，并将其转换为 DataFrame 对象：

df = spark.read.format("parquet").load("hdfs://<hdfs_host>:<hdfs_port>/<path_to_file>")

其中，`format` 参数指定了文件格式（这里是 Parquet），`load` 参数指定了 HDFS 文件的路径。

3. 使用 `createOrReplaceTempView` 方法将 DataFrame 对象注册为一个临时表：

df.createOrReplaceTempView("my_table")

现在，可以在 Spark Shell 中执行 SQL 查询来操作这个表了：

spark.sql("SELECT * FROM my_table WHERE ...")

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：

   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：

   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：

   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 shell 读取hdfs方式 注册表

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：

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：

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：

spark.sql("SELECT * FROM my_table WHERE column1 = 'value'")

这将返回符合条件的所有行。