pyspark.sql.SparkSession在 Spark 的早期版本中,SparkContext 是 Spark 的主要切入点,由于 RDD 是主要的API,我们通过 sparkContext 来创建和操作 RDD。对于每个其他的 API,我们需要使用不同的 context。例如: 对于Spark Streaming,我们需要使用StreamingContext 对于Spark SQL,使用SQLContext 对于Hive,使用HiveContext 但...
#直接上报错原因 安装好spark和anconda后使用pyspark链接远程服务器,创建SparkContext失败! 原因:jar包冲突,在虚拟环境(anaconda)中存在py4j包与spark/python/lib 下的py4j不一致导致的 虚拟环境查看 py4j:…
import pyspark from pyspark import SparkContext, SparkConf import findspark findspark.init() # 或sc = SparkContext(master='local[*]', appName='test') # SparkContext,无法同时运行多个SparkContext环境 conf = SparkConf().setAppName('test').setMaster('local[*]') sc = SparkContext(conf=conf)...
你的假设：我的假设是SparkSession.builder.getOrCreate（）将使用现有的SparkContext（如果它存在的话）。
SQLContext 它是sparkSQL 的入口点,sparkSQL 的应用必须创建一个 SQLContext 或者 HiveContext 的类实例 frompysparkimportSparkContext, SparkConffrompyspark.sqlimportSparkSession, SQLContext, HiveContext conf= SparkConf().setAppName('test').setMaster('yarn') ...
SQLContext 它是sparkSQL 的入口点,sparkSQL 的应用必须创建一个 SQLContext 或者 HiveContext 的类实例 from pyspark import SparkContext, SparkConf from pyspark.sql import SparkSession, SQLContext, HiveContext conf = SparkConf().setAppName('test').setMaster('yarn') ...
正如@stpk提到的，你可能正在运行一个旧的spark版本，例如，Spark 1.5.1没有pyspark.sql.SparkSession...
我们知道PySpark可以将DataFrame转换为Spark DataFrame,这为我们python使用Spark SQL提供了实现基础。且在spark3.3.0目录下的pyspark sql可以看到所有函数和类方法: 一、pyspark.sql.SparkSession 基础语法: class pyspark.sql.SparkSession(sparkContext: pyspark.context.SparkContext, jsparkSession: Optional[py4j.java_ga...
正如@stpk提到的，你可能正在运行一个旧的spark版本，例如，Spark 1.5.1没有pyspark.sql.SparkSession...
利用SparkContext 实例创建的对象都是 RDD,这是相对于 SparkSession 说的,因为 它创建的对象都是 DataFrame; 创建sc classSparkContext(__builtin__.object):def__init__(self, master=None, appName=None, sparkHome=None, pyFiles=None, environment=None, batchSize=0, serializer=PickleSerializer(), conf...