无法从直线访问Spark 2.0临时表

是因为Spark 2.0临时表是在内存中创建的，而不是在磁盘上存储的。因此，无法直接通过文件路径或URL来访问临时表。

Spark 2.0临时表是一种临时性的表，用于在Spark应用程序中进行数据处理和分析。它们可以通过Spark SQL的API或SQL语句创建，并在Spark应用程序的生命周期内使用。

临时表的创建和使用步骤如下：

1. 创建SparkSession对象，它是与Spark SQL交互的入口点。
2. 使用SparkSession对象创建DataFrame或Dataset对象，这些对象可以是从文件、数据库或其他数据源加载的数据。
3. 使用DataFrame或Dataset对象创建临时表，可以指定表的名称。
4. 在Spark应用程序中使用SQL语句或DataFrame API查询临时表。

临时表的优势在于它们可以在Spark应用程序中临时存储和处理数据，而无需将数据写入磁盘。这提高了数据处理的速度和效率。

临时表的应用场景包括但不限于：

• 数据清洗和转换：可以使用临时表对数据进行清洗、转换和过滤，以便后续的分析和建模。
• 数据探索和分析：可以使用临时表执行复杂的SQL查询和聚合操作，以获取有关数据的洞察和分析结果。
• 实时数据处理：可以将实时数据加载到临时表中，并使用Spark Streaming或Structured Streaming进行实时处理和分析。

腾讯云提供了一系列与Spark相关的产品和服务，包括：

• 腾讯云EMR（Elastic MapReduce）：提供了基于Spark的大数据处理和分析服务，可以轻松创建和管理Spark集群，并使用Spark进行数据处理和分析。
• 腾讯云COS（Cloud Object Storage）：提供了高可靠性和可扩展性的对象存储服务，可以将数据存储在COS中，并在Spark应用程序中使用临时表进行数据处理和分析。

更多关于腾讯云EMR和COS的详细信息，请访问以下链接：

• 腾讯云EMR产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/emr
• 腾讯云COS产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/cos