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用shell读取hdfs gz文件方式 注册表

要在Spark中用shell读取HDFS上的GZ文件，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.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive=true --conf spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.input.dir=<path_to_directory_containing_gz_files> --conf spark.sql.parquet.compression.codec=uncompressed

这个命令会启动spark-shell，并且将HDFS上指定目录中的所有GZ文件加载为Spark表。其中 `--conf` 选项用于配置Spark的运行参数，其中 `spark.hadoop.fs.defaultFS` 指定了HDFS的地址，`spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive` 指定了递归读取目录中的文件，`spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.input.dir` 指定了要读取的目录。最后一个选项 `spark.sql.parquet.compression.codec` 是用于指定读取的文件不进行压缩解码。

如果你想在代码中访问这个表，可以使用以下命令：

val df = spark.read.format("csv").option("header","true").option("inferSchema","true").load("<path_to_directory_containing_gz_files>")
df.show()

这个命令会将表加载到DataFrame中，并将其打印出来。这里我们使用了CSV格式读取，但是你可以根据实际情况选择其他格式。