在执行Spark SQL之前,我们需要先创建一个Spark Session。Spark Session是与Spark交互的入口,类似于一个数据库连接。 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建Spark Sessionspark=SparkSession.builder \.appName("Spark SQL Example")\.getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 创建DataFrame 在使用Spark SQL之前,我们...
sc = SparkSession.builder.appName("PysparkExample")\ .config ("spark.sql.shuffle.partitions", "50")\ .config("spark.driver.maxResultSize","5g")\ .config ("spark.sql.execution.arrow.enabled", "true")\ .getOrCreate() 想了解SparkSession每个参数的详细解释,请访问pyspark.sql.SparkSession。 3...
spark=SparkSession.builder \.appName("Python Spark SQL Batch Execution")\.getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 批量执行 SQL 在PySpark 中,我们可以使用 DataFrame API 来执行 SQL 查询。以下是批量执行 SQL 的示例代码: frompyspark.sqlimportDataFrame# 创建示例 DataFramedata=[("Alice",34),("Bob",23...
{"name":"Diana","age":46} {"name":"Etienne","pcode":"94104"} $ hdfs dfs -put people.json $pyspark sqlContext = HiveContext(sc) peopleDF = sqlContext.read.json("people.json") peopleDF.registerTempTable("people") tmpDF=sqlContext.sql(""" select * FROM people WHERE name like "A...
Spark SQL 端到端的完整优化流程主要包括两个阶段：Catalyst 优化器和 Tungsten。其中，Catalyst 优化器又...
--conf spark.sql.shuffle.partitions=1000 \ --conf spark.dynamicAllocation.enable=false \ --conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=4096 \ --conf spark.yarn.driver.memoryOverhead=4096 \ --conf spark.memory.storageFraction=0.2 \ --conf spark.shuffle.service.enabled=false \ ...
编写Spark任务逻辑:在Python可执行文件中,编写Spark任务的逻辑。可以使用DataFrame API或SQL语句进行数据处理和分析。例如,可以读取数据、转换数据、应用算法和函数、进行聚合等操作。 提交Spark作业:在Python可执行文件中,通过调用SparkSession的submit方法来提交Spark作业。可以指定作业的名称、主类、参数等信...
from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() data1=[ (1 , '2016-08-29', 1 , 2, 3), (2 , '2016-08-29', 1 , 2, 3), (3 , '2016-08-29', 1 , 2, 3)] df1 = spark.createDataFrame(data1, ['code' , 'date' , 'A' , 'B', 'C']...
SparkSQL-第二章-2-SparkSession执行环境入口构建和SparkSQL HelloWorld。听TED演讲,看国内、国际名校好课,就在网易公开课
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