如何使用pyspark读取包含多行的.sql文件？
使用pyspark读取包含多行的.sql文件可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的模块和库：
from pyspark.sql import SparkSession- 创建SparkSession对象：
spark = SparkSession.builder.appName("Read SQL File").getOrCreate()- 使用SparkSession对象的read方法读取.sql文件：
df = spark.read.text("path/to/file.sql")- 将读取的数据按照需要的分隔符进行拆分，例如使用分号作为分隔符：
df = df.withColumn("split_col", split(df["value"], ";"))- 将拆分后的数据按行展开：
df = df.withColumn("exploded_col", explode(df["split_col"]))- 创建临时视图以便后续查询操作：
df.createOrReplaceTempView("temp_view")- 执行SQL查询语句：
result = spark.sql("SELECT * FROM temp_view")完整代码示例：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import split, explode
spark = SparkSession.builder.appName("Read SQL File").getOrCreate()
df = spark.read.text("path/to/file.sql")
df = df.withColumn("split_col", split(df["value"], ";"))
df = df.withColumn("exploded_col", explode(df["split_col"]))
df.createOrReplaceTempView("temp_view")
result = spark.sql("SELECT * FROM temp_view")
result.show()这样就可以使用pyspark读取包含多行的.sql文件，并将其转换为DataFrame进行进一步的数据处理和分析。
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+-------------------+----------+--------+----+
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|1212470713338286081|2020-01-01|20:28:39| ru|
|1212537749485449216|2020-01-
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输入数据框架：
+-------------+-----------------------------------------------+
|url |json |
+-------------+-----------------------------------------------+
|https://url.a|[[1572393600000, 1.000],[1572480000000, 1.007]]|
|h
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File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/hdp/current/spark2-client/python/pyspark/sql/context.py", line 384, in sql
return self.sparkSession.sql(sqlQuery)
File "/usr/hdp/current/spark2-client/python/pyspark/sql/se
浏览 0提问于2020-07-17得票数 0
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