从Spark2中的spark temp表创建表后，记录丢失

是指在使用Spark SQL的过程中，通过将Spark临时表（temp table）转换为永久表（permanent table）时，发现部分或全部记录丢失的情况。

Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了强大的分布式计算能力和丰富的数据处理功能。Spark SQL是Spark的一个模块，用于处理结构化数据，支持SQL查询和数据操作。

在Spark SQL中，可以使用spark temp表来临时存储和处理数据。这些临时表只在当前Spark应用程序的生命周期内存在，并且不会持久化到磁盘上。如果需要将临时表的数据保存到永久表中，可以使用CREATE TABLE语句将其转换为永久表。

然而，有时在将spark temp表转换为永久表时，可能会出现记录丢失的情况。这可能是由于以下原因导致的：

1. 数据写入错误：在将数据从临时表写入永久表时，可能发生写入错误，导致部分或全部记录丢失。这可能是由于网络故障、磁盘故障或其他系统错误引起的。
2. 数据转换错误：在将临时表的数据转换为永久表的过程中，可能存在数据类型不匹配或数据转换错误的情况。这可能导致部分记录无法正确转换并丢失。
3. 并发访问冲突：如果多个Spark应用程序同时访问相同的临时表并尝试将其转换为永久表，可能会发生并发访问冲突，导致记录丢失。

为了避免记录丢失的问题，可以采取以下措施：

1. 数据备份：在进行数据转换之前，可以先对临时表的数据进行备份，以防止数据丢失。可以使用Spark提供的数据备份工具或自定义脚本来实现。
2. 错误处理和日志记录：在数据转换过程中，应该捕获和处理可能发生的错误，并记录错误日志。这样可以及时发现和解决问题，并追踪记录丢失的原因。
3. 数据验证和测试：在进行数据转换之前，应该进行充分的数据验证和测试。可以使用Spark提供的数据验证工具或编写自定义的测试脚本来确保数据的完整性和正确性。
4. 并发控制：如果存在多个Spark应用程序同时访问相同的临时表的情况，可以采取并发控制措施，如锁机制或分布式事务，以避免并发访问冲突导致的记录丢失。

总结起来，从Spark2中的spark temp表创建表后，记录丢失是一个可能出现的问题，可能由于数据写入错误、数据转换错误或并发访问冲突等原因导致。为了避免记录丢失，可以采取数据备份、错误处理和日志记录、数据验证和测试以及并发控制等措施。