spark sql 因为引用变量日期没有加引号，导致没有读取到数据

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spark sql 因为引用变量日期没有加引号，导致没有读取到数据
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任务描述 相关知识 数据加载 SQL 语句加载数据 文件保存 保存模式 持久化存储到 Hive 分区与排序 编程要求 测试说明 任务描述 本关任务：根据编程要求，编写 Spark 程序读取指定数据源，完成任务。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握： 数据加载； SQL 语句加载数据； 文件保存； 保存模式； 持久化存储到 Hive； 分区与排序。 数据加载 在 Spark SQL 中使用 DataFrameReader 接口来读取外部存储文件，直接调用由 SparkSession 创建的对象来调用接口提供的 read 方法来完成数据加载，读取后生成的对象是一个 DataFrame 格式的数据集。 读取示例： spark.read.load(file_path) 但是要注意的是，Spark SQL 读取的默认数据源格式为 Parquet 文件格式，可以通过修改配置项 spark.sql.sources.default 来更改读取的默认数据源格式。 当读取的数据源并非默认的 Parquet 格式时，则需要手动指定它的数据源格式。在 Spark SQL 中提供了各类文件加载的方法，如：json, jdbc, csv, text 等，直接调用对应的方法即可完成指定文件格式的读取。 读取示例： spark.read.json(file_path) 我们也可以调用 createOrReplaceTempView(viewName: String) 方法将读取的数据创建为一个临时注册表，直接编写使用 SQL 语句对数据进行相关操作。 创建示例： spark.read.json(file_path).createOrReplaceTempView(data) spark.sql("select * from data") SQL 语句加载数据 在 Spark SQL 中除了使用 DataFrameReader 接口来读取外部存储文件，还可以使用 Sql 语句直接将文件加载到 DataFrame 中并进行查询。 读取示例： spark.sql("select * from json.`file path`") 注意文件路径要使用英文反引号 `` 包起来。 文件保存 在 Spark SQL 中使用 DataFrameWriter 接口来保存文件，直接调用由 SparkSession 创建的对象来调用接口提供的 write 方法来完成数据保存，保存后会生成一个文件夹。 保存示例： dataFrame.write.save(path) 保存后会生成一个文件夹，其中的文件如下图所示： 保存模式 在 Spark SQL 中提供了四种保存模式，用于设置保存时执行的操作，直接调用 DataFrameWriter 接口提供的 .write.mode() 方法来实现，详细参数如下表： 参数 含义 SaveMode.ErrorIfExists（默认） 保存的数据如果存在，则会抛出异常。 SaveMode.Append 采用追加的方式保存数据。 SaveMode.Overwrite 采用覆盖的方式保存数据。 SaveMode.Ignore 保存的数据如果存在，则忽略，不做任何操作 保存示例： dataFrame.write.mode(SaveMode.Append).save(path) 持久化存储到 Hive 在 Spark SQL 中提供了 saveAsTable() 方法将数据持久化存储到 Hive 数据库中，但是要注意，使用该方法时需要先部署好 Hive 的相关集群环境，否则无法使用。Spark 会创建一个默认的本地 Hive 数据库，默认使用 Derby 作为元数据库。 保存示例： dataFrame.write.saveAsTable() 分区与排序 分区与排序常常用于文件的输出操作，也就是文件的保存操作，在 Spark SQL 中提供了 repartition(int n)方法用于设置分区，sort(sortCol: String, sortCols: String*) 或 orderBy(sortCol: String, sortCols: String*) 方法用于设置排序，默认为升序。 分区示例： dataFrame.repartition(2) 排序示例： // 升序 dataFrame.orderBy("age") // 降序 dataFrame.orderBy(dataFrame.col("age").desc) 编程要求 打开右侧代码文件窗口，在 Begin 至 End 区域补充代码，完善程序。读取本地文件 file:///data/bigfiles/demo.json，根据年龄字段 age 设置降序，输出结果。 demo.json 文件内容如下所示： {"name": "zhangsan", "age": 20, "sex": "m"}, {"name": "lisi", "age": 21, "sex": "m"}, {"name": "tiantian", "age": 22, "sex": "f"}, {"name": "lihua", "age": 23, "sex": "f"}, {"name": "zhaoliu", "age": 24, "sex": "m"}, {"name": "liguanqing", "age": 25, "sex": "f"}, {"name": "zhangqi", "age": 26, "sex": "m"}, {"name": "zhaoai", "age": 27, "sex": "m"}, {"name": "wangjiu", "age": 28, "sex": "f"} 开始任务前，注意先启动 Hadoop 与 Hive 环境：start-all.sh、nohup hive --service metastore &
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