spark shell 读取hdfs方式 注册表
时间: 2023-07-07 22:26:59 浏览: 119
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：
```scala
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：
```scala
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：
```scala
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 orc文件方式 注册表
可以使用以下命令在 Spark Shell 中注册 ORC 表：
```scala
// 导入 SparkSession
import org.apache.spark.sql.SparkSession
// 创建 SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Read ORC file in Spark Shell")
.getOrCreate()
// 读取 ORC 文件
val orcDF = spark.read.format("orc").load("hdfs://path/to/orc/file")
// 创建临时视图
orcDF.createOrReplaceTempView("orc_table")
```
其中，`orc_table` 是注册的表名，可以根据需要自行定义。通过这个方式，可以在 Spark Shell 中方便地使用 SQL 查询 ORC 表中的数据。
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