如何在spark sql中获得此输出？

要在Spark SQL中获得输出，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要在Spark中创建一个SQLContext对象，它提供了操作Spark SQL的入口点。可以使用以下代码创建SQLContext对象：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("Spark SQL Example") \
    .getOrCreate()

sqlContext = spark.sqlContext

1. 接下来，你需要加载数据并创建一个DataFrame对象。可以从文件、数据库或其他数据源加载数据。以下是从CSV文件加载数据的示例代码：

data = spark.read.format("csv") \
    .option("header", "true") \
    .load("data.csv")

data.createOrReplaceTempView("my_table")

1. 现在，你可以使用Spark SQL语句对DataFrame进行查询。可以使用sql方法执行SQL查询，并将结果存储在一个新的DataFrame对象中。以下是一个查询示例：

result = spark.sql("SELECT * FROM my_table WHERE age > 25")

1. 最后，你可以将查询结果打印出来或将其保存到文件或数据库中。以下是将结果打印到控制台的示例代码：

result.show()

如果想要将结果保存到文件中，可以使用save方法。例如，将结果保存为CSV文件：

result.write.format("csv").save("output.csv")

这是在Spark SQL中获得输出的基本过程。通过使用SQLContext对象、加载数据、执行SQL查询和处理结果，你可以实现各种操作和分析任务。对于更复杂的查询和操作，你可以探索Spark SQL的更多功能和选项。

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