appName是SparkSession的一个参数,用于指定应用程序的名称。这个名称将在日志和UI界面中显示,有助于在集群中识别和监控应用程序。 getOrCreate函数是SparkSession的一个方法,用于获取现有的SparkSession实例或者创建一个新的实例。它首先尝试获取已存在的SparkSession实例,如果没有,则根据给定的配置创建一个新的...
spark=SparkSession.builder.master(master='yarn').getOrCreate() 1. 2. 3. 在上面的代码中,我们使用 SparkSession 的 builder 对象创建了一个 SparkSession 实例。我们通过master参数指定了 Spark 应该连接到的集群的地址,这里我们使用了yarn作为集群管理器。getOrCreate()方法会尝试获取现有的 SparkSession 实例,...
随着dataframe和dataset使用的越来越多，所以spark就寻找了新的切入点--SparkSession。如果rdd使用SparkConte...
要创建一个SparkSession,我们可以使用SparkSession.builder对象,并通过appName方法指定应用程序的名称。然后使用getOrCreate方法来获取已经存在的SparkSession实例或创建一个新的实例。 frompyspark.sqlimportSparkSession spark=SparkSession.builder.appName("Linear Regression Model").getOrCreate() 1. 2. 3. 在上面的...
SparkSession.SetActiveSession(SparkSession) 方法 参考 反馈 定义 命名空间: Microsoft.Spark.Sql 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 更改调用 时 GetOrCreate() 将在此线程中返回的 SparkSession。 这可用于确保给定线程接收具有独立会话的 SparkSession,而不是首次) 上下文创建的...
# 构建SparkSession对象, 这个对象是 构建器模式 通过builder方法来构建 spark = SparkSession.builder.\ appName("local[*]").\ config("spark.sql.shuffle.partitions", "4").\ getOrCreate() # appName 设置程序名称, config设置一些常用属性
spark = SparkSession.builder \ .appName("MySparkApp") \ .master("local[*]") \ .getOrCreate() 在这个示例中,.master("local[*]")设置 Spark 运行在本地模式下,[*]表示使用所有可用的 CPU 核心。 启用Hive 支持 spark = SparkSession.builder \ ...
SparkSession.builder().config("a","1").config("b","2").getOrCreate() } }objectSparkSession{// 创建者模式class Builder{ defconfig(key:String, value:String):Builder = {println(key+"-->"+value) this } defgetOrCreate():Unit = {println("创建成功!") ...
1. 获取sparkSession: se = SparkSession.builder.config(conf = SparkConf()).getOrCreate() 1. 获取sparkContext: sc = se.sparkContext 2. 获取sqlContext: sq = SparkSession.builder.getOrCreate() 3. 获取DataFrame: df = sqlContext.createDataFrame(userRows) ...
os.environ["PYSPARK_DRIVER_PYTHON"]=PYSPARK_PYTHONif__name__=='__main__':# TODO: 构建SparkSession实例对象,读取数据# 设置应用名称和运行模式# 通过装饰模式获取实例对象,此种方式为线程安全的spark=SparkSession.builder\.appName('test')\.getOrCreate()sc=spark.sparkContext# spark.conf.set("spark...