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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。

相关搜索:如何在Pyspark中读取多行CSV文件读取包含多行的json文件如何使用pyspark读取orc文件如何使用pyspark读取Excel文件？使用PL/SQL过程读取多行使用pyspark读取Json文件 Pyspark:如何读取.csv文件？包含多行的SQL子查询如何使用"]|[“分隔符读取pyspark中的文件使用PySpark从名称不包含字符串的文件夹中读取文件正在读取Pyspark代码中的嵌套Json文件。pyspark.sql.utils.AnalysisException：如何读取包含字节的文件如何在pyspark中读取csv文件？如何使用Snowsql运行包含多个.sql文件的.sql文件？Pyspark:使用configParser读取HDFS上的属性文件如何在pandas中读取单元格中包含多行的excel文件如何使用pyspark读取文件并将其转换为dataframe？使用Pyspark读取拼图和ORC HDFS文件如何提交包含多个python文件的pyspark作业？包含多行rollback语句以允许Oracle PL/SQL的liquibase格式的sql文件

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