createTempView 是 Spark DataFrame 对象的一个方法，它用于将 DataFrame 注册为一个临时的 SQL 表或视图，以便可以使用 SQL 查询来操作这个 DataFrame。
函数语法
python 语法
def createTempView(self, name):
说明
该函数从 2.0 版本开始支持。
name 参数指定要创建的临时表或视图的名称。要创建的临时表或视图的名称，必须是唯一的，不允许与现有表或视图名称冲突。
底层运行原理
当你调用 createTempView 方法时，PySpark 将 DataFrame 注册为一个临时视图，这个视图可以在 Spark 会话中使用 SQL 查询进行操作。在内部，PySpark 会将 DataFrame 的元数据和数据结构保存到一个内部的临时表中，以便可以使用 SQL 语句对其进行查询和分析。
示例
创建一个临时视图
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()
# 创建一个示例 DataFrame
data = [("Alice", 34), ("Bob", 45), ("Charlie", 29)]
columns = ["Name", "Age"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)
# 将 DataFrame 注册为临时视图
df.createTempView("people")
# 使用 SQL 查询来操作这个临时视图
result = spark.sql("SELECT Name, Age FROM people WHERE Age >= 30")
result.show()
创建多个临时视图
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()
# 创建两个示例 DataFrame
data1 = [("Alice", 34), ("Bob", 45), ("Charlie", 29)]
data2 = [("David", 31), ("Eve", 40), ("Frank", 26)]
columns = ["Name", "Age"]
df1 = spark.createDataFrame(data1, columns)
df2 = spark.createDataFrame(data2, columns)
# 将两个 DataFrame 注册为临时视图
df1.createTempView("people1")
df2.createTempView("people2")
# 使用 SQL 查询来操作这两个临时视图
result1 = spark.sql("SELECT Name, Age FROM people1 WHERE Age >= 30")
result2 = spark.sql("SELECT Name, Age FROM people2 WHERE Age >= 30")
result1.show()
result2.show()
这些示例演示了如何使用 createTempView 将 DataFrame 注册为临时视图，并使用 SQL 查询对其进行操作。你可以根据需要创建任意数量的临时视图，以方便数据分析和处理。
