Descripción: Una vista temporal en Apache Spark es una representación de un conjunto de datos que se crea durante la duración de una sesión de Spark. Esta vista permite a los usuarios ejecutar consultas SQL sobre los datos de manera similar a como lo harían con una tabla en una base de datos relacional. Las vistas temporales son útiles porque permiten a los analistas y desarrolladores trabajar con datos estructurados sin necesidad de crear tablas permanentes en el sistema de almacenamiento. Se pueden definir a partir de DataFrames o conjuntos de datos, y su alcance se limita a la sesión actual, lo que significa que se eliminan automáticamente al finalizar la sesión. Esto proporciona flexibilidad y eficiencia en el manejo de datos, ya que los usuarios pueden realizar análisis ad hoc sin preocuparse por la persistencia de los datos. Además, las vistas temporales pueden ser utilizadas para simplificar consultas complejas, permitiendo a los usuarios dividir sus operaciones en pasos más manejables y comprensibles. En resumen, las vistas temporales son una herramienta poderosa en entornos de análisis de datos que facilitan el análisis de datos en tiempo real y la ejecución de consultas SQL de manera dinámica y eficiente.
