2025.1.30（周四）

当数据量非常大时，使用传统的SQL可能会变得非常慢。这时，Spark SQL提供了更强的计算能力，帮助你在分布式环境下进行高效查询。

如何使用Spark SQL进行大规模数据查询？

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建Spark会话
spark = SparkSession.builder.appName('SparkSQLExample').getOrCreate()

# 读取数据
data = spark.read.csv('large_data.csv', header=True, inferSchema=True)

# 注册为临时表
data.createOrReplaceTempView('data_table')

# 执行SQL查询
result = spark.sql("SELECT column_name, COUNT(*) FROM data_table GROUP BY column_name")

# 显示结果
result.show()