常用方法

1. spark.sql执行sql语句

sqlstr = """ select store_code ,store_name ,location from store where country = 'CN' order by id """
spark.sql(sqlstr)

2. show & display查看数据

show

df.show()

display(推荐)

display(df)

3. 从现有表创建一个DataFrame。spark.table & spark.sql

spark.table

df = spark.table('user')

spark.sql

df = spark.sql('select * from user')

4. 查看schema

df.printSchema()

df.schema

%scala
spark.read.parquet("/mnt/training/ecommerce/events/events.parquet").schema.toDDL

5. 查看DataFrame字段名df.schema.names

6. 统计行数count

df.count()

7. where、select、orderBy

sql

select name,price
from product
where price < 200 
order by price

where select orderBy

df_product\
.where('price < 200')\
.select('name','price')\
.orderBy(price) # orderBy(price,ascending=False)

8. 注册临时视图createOrReplaceTempView

df.createOrReplaceTempView('product') # 这种方法创建的临时视图只能在当前notebook中调用，不能全局调用
spark.sql('select * from product where price < 200') # 调用上面注册的product 

9. 注册全局视图createOrReplaceGlobalTempView

df.createOrReplaceGlobalTempView('product') # 这种方法创建的临时视图是全局视图，不仅在当前notebook中可以使用，在其他notebook中也可以使用

调用

spark.sql('select * from product where price < 200')  

如上这种方式调用是失败的。因为全局视图是存储在global_temp这个库里面的，所以需要加上库名才能调用成功

 spark.sql('select * from global_temp.product where price < 200')