frompyspark.sqlimportSparkSessionif__name__ =='__main__': spark=SparkSession.builder\ .appName("Spark SQL basic test")\ .config("spark.some.config.option","some-value")\ .getOrCreate() 数据操作# 创建DataFrames# 创
首先,确保你已经安装了Apache Spark和PySpark库。安装可以通过以下命令在终端中完成: pipinstallpyspark 1. 启动Spark Session 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.build...
Spark SQL使用HiveContext时可以支持Hive UDF,这里的UFD包含Hive本身内建的UDF,也包括我们自己扩展的UDF(实测Spark-1.2.0-cdh5.3.2版本下无法正常使用自己扩展的UDF(Permanent Function),已通过扩展源码修复)。 这里重点介绍Spark SQL的Register Function,也就是说可以动态创建函数用于SQL查询,其实际作用类似于Hive UDF。
3. 示例代码 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSession对象spark=SparkSession.builder \.appName("Python 远程连接 SparkSQL")\.getOrCreate()# 设置连接到Spark集群的相关参数spark.sparkContext.setSystemProperty("spark.executor.memory","2g")spark.sparkContext.setSystemProperty("spark.driver.memory"...
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。
【Python小知识】星途文化_python42:pyspark中读取excel的操作方法 116 -- 6:40 App 【Python小知识】星途文化_python37:pyspark的聚合统计(求平均值) 110 -- 10:16 App 【Python小知识】星途文化_python09:for循环的基本结构 183 -- 8:06 App 【Python小知识】星途文化_python40:sparkFiles工具的文件上传分发...
一、Spark 简介 Apache Spark是一个开源的大数据处理框架,主要特点包括: 高速计算:通过内存计算提升速度。 多语言支持:支持 Python、Java、Scala 和 R。 模块化:包含 Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 和 GraphX 等组件。 PySpark是 Spark 的 Python 接口,使得 Python 程序员可以利用 Spark 的强大功能。
首先,讲解了Spark SQL的基本概念,包括Spark Session、DataFrame和SQL Context等。然后,通过实际代码演示了如何使用Python操作Spark SQL,包括读取JSON和TXT文件、创建DataFrame、执行SQL查询等。视频还对比了旧版和新版Spark SQL的使用方法,强调了Spark Session的重要性。总的来说,视频通过实际案例,详细讲解了如何将Spark ...
用于存放数据spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS permanent_table (Name STRING, ID INT) USING ...