Oharra
Baimena behar duzu orria atzitzeko. Direktorioetan saioa has dezakezu edo haiek alda ditzakezu.
Baimena behar duzu orria atzitzeko. Direktorioak alda ditzakezu.
Crea una vista temporal local con este DataFrame.
Sintaxis
createTempView(name: str)
Parámetros
| Parámetro | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
name |
str | Nombre de la vista. |
Notas
La duración de esta tabla temporal está vinculada a la SparkSession que se usó para crear este DataFrame.
TempTableAlreadyExistsExceptionproduce , si el nombre de la vista ya existe en el catálogo.
Ejemplos
df = spark.createDataFrame([(2, "Alice"), (5, "Bob")], schema=["age", "name"])
df.createTempView("people")
spark.sql("SELECT * FROM people").show()
# +---+-----+
# |age| name|
# +---+-----+
# | 2|Alice|
# | 5| Bob|
# +---+-----+
df.createTempView("people") # doctest: +IGNORE_EXCEPTION_DETAIL
# Traceback (most recent call last):
# ...
# AnalysisException: "Temporary table 'people' already exists;"
spark.catalog.dropTempView("people")
# True
df.createTempView("people")
df1 = spark.createDataFrame([(1, "John"), (2, "Jane")], schema=["id", "name"])
df2 = spark.createDataFrame([(3, "Jake"), (4, "Jill")], schema=["id", "name"])
df1.createTempView("table1")
df2.createTempView("table2")
result_df = spark.table("table1").union(spark.table("table2"))
result_df.show()
# +---+----+
# | id|name|
# +---+----+
# | 1|John|
# | 2|Jane|
# | 3|Jake|
# | 4|Jill|
# +---+----+