0
A
回答
2
Spark SQL包含HiveContext,因此您的語句應該可以工作。在Spark 2.0之前,您可能需要指定HiveContext(儘管SQLContext通常會執行此操作)。對於Spark 2.0,Spark會話包含HiveContext,因此您無需指定它。
相關問題
- 1. 應用函數在所有列火花
- 2. 火花SQL轉換函數創建了NULLS列
- 3. 虛列火花JDBC
- 4. 火花:RDD列出
- 5. 火花SQL - 陣列的陣列到單一陣列
- 6. UNIX_TIMESTAMP()函數中階火花
- 7. MD5散列函數在excel中?
- 8. 火花SQL
- 9. 火花使用鍵列
- 10. 火花:聚集基於列
- 11. 彙總衍生列火花
- 12. 火花Datagrid與拆分列
- 13. 火花中的時間序列計算
- 14. 火花閱讀json中的重複列
- 15. 修改火花數據幀列
- 16. 保火花數據幀列分區
- 17. 火花數據幀爆炸對列表
- 18. 自動應用數組[列]火花
- 19. 轉換火花數據幀列
- 20. 數組列表爲空後,火花
- 21. 保存數據幀中的火花SQL
- 22. 爆炸火花SQL表中的多個列
- 23. 火花SQL - 聚合數據幀到一系列
- 24. 火花數據幀保存到SQL表自動遞增列
- 25. 火花SQL搜索
- 26. 使用SQL火花
- 27. MD5等作爲散列函數
- 28. 重新排列火花柱的順序
- 29. 帶點火花的列名稱
- 30. HashMap的火花序列化問題