使用pyspark读取包含多行的.sql文件可以通过以下步骤实现:
from pyspark.sql import SparkSession
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")
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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