SQLContext和SparkSession之间的区别是什么？EN__SparkContext__是spark功能的主要入口。 其代表与spark...
创建一个基本的SQLContext,你只需要SparkContext,创建代码示例如下: Scala valsc:SparkContext// An existing SparkContext.valsqlContext =neworg.apache.spark.sql.SQLContext(sc) Java JavaSparkContextsc=...;// An existing JavaSparkContext.SQLContextsqlContext=neworg.apache.spark.sql.SQLContext(sc); 除了...
入口:SQLContext与SparkSession 对于2.0版本以前,Spark SQL所有的功能入口都是SQLContext 类,及其子类。 val sc: SparkContext // 假设已经有一个 SparkContext 对象 val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // 用于包含RDD到DataFrame隐式转换操作 import sqlContext.implicits._ 对于2.0版本以...
import org.apache.spark.SparkConf object SimpleApp { def main(args: Array[String]) { val logFile = "file:///usr/spark/README.md" // Should be some file on your system val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application") val sc = new SparkContext(conf) val logData = sc....
一、初始化SparkContext System.setProperty("hadoop.home.dir", "D:\\spark-1.6.1-bin-hadoop2.6\\spark-1.6.1-bin-hadoop2.6"); SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("spark test1").setMaster("local[2]"); JavaSparkContext context = new JavaSparkContext(conf); ...
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf); //读取文件 JavaRDD<String> dataFile = sc.textFile("F:\\DataFile.txt"); //数据分片并取第二个数 JavaRDD<String> ageData = dataFile.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() { ...
SQLContext现在只支持SQL语法解析器(SQL-92语法) HiveContext现在支持SQL语法解析器和HiveSQL语法解析器,默认为HiveSQL语法解析器,用户可以通过配置切换成SQL语法解析器,来运行HiveSQL不支持的语法。 使用HiveContext可以使用Hive的UDF,读写Hive表数据等Hive操作。SQLContext不可以对Hive进行操作。 Spark SQL未来的版本会...
.appName("Java Spark SQL basic example") .config("spark.some.config.option", "some-value") .getOrCreate(); 在Spark repo的“examples/src/main/java/org/apache/spark/examples/sql/JavaSparkSQLExample.java”中可以找到完整的示例代码。 Spark 2.0中的SparkSession提供了对Hive特性的内置支持,包括使用Hi...
import org.apache.spark.sql.SQLContext; import org.apache.spark.sql.types.DataTypes; import org.apache.spark.sql.types.StructField; import org.apache.spark.sql.types.StructType; import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * Created by xinghailong on 2017/2/23. ...
可以通过调用 SparkContext 的 broadcast() 方法来针对每个变量创建广播变量。然后在算子的函数内,使用到广播变量时,每个节点只会拷贝一份副本了,每个节点可以使用广播变量的 value() 方法获取值。 2.累加器 累加器(accumulator):Accumulator 是仅仅被相关操作累加的变量,因此可以在并行中被有效地支持...