createTempView

Erstellt eine lokale temporäre Ansicht mit diesem DataFrame.

Syntax

createTempView(name: str)

Parameter

Hinweise

Die Lebensdauer dieser temporären Tabelle ist mit dem SparkSession Datenmodell verknüpft, das zum Erstellen dieses DataFrames verwendet wurde. wird ausgelöst, wenn der Ansichtsname TempTableAlreadyExistsExceptionbereits im Katalog vorhanden ist.

Beispiele

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|
# +---+----+