spark shell 读取hdfs方式 注册表

要在 Spark Shell 中读取 HDFS 并注册表，可以按照以下步骤操作：

1. 在 Spark Shell 中创建 SparkSession：

spark-shell

2. 在 SparkSession 中读取 HDFS 文件并创建 DataFrame：

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>")

其中，<HDFS_IP> 和 <HDFS_PORT> 是 HDFS 的 IP 地址和端口号，<PATH_TO_FILE> 是要读取的 HDFS 文件路径，<TABLE_NAME> 是要注册的表名。

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。

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注册临时表

您可以使用以下代码在Spark Shell中读取HDFS并注册临时表：

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Read HDFS and Register Temp Table")
  .getOrCreate()

// 读取HDFS文件并创建DataFrame
val df = spark.read.format("csv")
  .option("header", "true")
  .load("hdfs://your_hdfs_path/file.csv")

// 注册临时表
df.createOrReplaceTempView("temp_table")

// 使用临时表进行查询
val result = spark.sql("SELECT * FROM temp_table")
result.show()

在上面的代码中，您需要将"your_hdfs_path/file.csv"替换为您实际的HDFS文件路径和文件名。该代码将使用CSV格式读取HDFS文件，并将其加载到DataFrame中。然后，使用`createOrReplaceTempView`方法将DataFrame注册为临时表，可以使用该表进行SQL查询。

执行上述代码后，您将能够在Spark Shell中查看临时表中的数据。