1.PROCESS_LOCAL:进程本地化,计算数据的task由某个executor执行,数据也就在这个executor对应的BlockManager。这种本地化级别 性能最好 2.NODE_LOCAL:节点本地化。第一种情况,数据作为HDFS block数据块就在节点上, 而task节点是在某个executor上运行;第二种情况,task和它要处理的数据,在同一节点的不同executor上,数...
使用前需要将 DataFrame/DataSet 注册成一张表,注册方式分两种: 1. Local Temporary View 使用createOrReplaceTempView()或createTempView()方法可以将表注册成 Local Temporary View(局部临时视图),这种方式注册的表只对当前生命周期中的 Session 有效,不能与其它 Session 共享。 2. Global Temporary View 使用createG...
AI代码解释 val spark=SparkSession.builder().appName("example").master("local[*]").getOrCreate();val df=sparkSession.read.format("parquet").load("/路径/parquet文件") 然后就可以针对df进行业务处理了。 3.Thriftserver beeline客户端连接操作 启动spark-sql的thrift服务,sbin/start-thriftserver.sh,启...
.appName("Spark MySQL Example") .config("spark.master","local") .getOrCreate()// 2. 加载数据到 DataFramevaldata: DataFrame = spark.createDataFrame(Seq( (3,"Marry","F",26), (4,"Tom","M",23) )).toDF("id","name","gender","age")// 3. 将数据插入到 MySQL 数据库中valurl =...
val spark = SparkSession.builder().appName("Spark SQL").master("local[2]").getOrCreate() // 数据集直接的转换 import spark.implicits._ val technology = spark.sparkContext .textFile("D:\\software\\spark-2.4.4\\data\\sql\\dataframe.txt") ...
UnresolvedRelation也会处理为了别名,也解析出来了是LocalRelation(因为此处数据是在Driver代码中生成在本地的),而且每个关系上的列也都解析出来了。 生成Optimized逻辑执行计划 生成了Analyzed逻辑执行计划之后,该逻辑执行计划会传递给Catalyst Optimizer,Catalysts Optimizer是Spark SQL重要的优化器,它根据各种规则(例如:过滤...
val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL") //创建 SparkSession 对象 val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate() import spark.implicits._ //方式 1:通用的 load 方法读取 ...
master("local[6]") .getOrCreate() import spark.implicits._ import org.apache.spark.sql.functions._ val source = Seq( ("Thin", "Cell phone", 6000), ("Normal", "Tablet", 1500), ("Mini", "Tablet", 5500), ("Ultra thin", "Cell phone", 5000), ("Very thin", "Cell phone", ...
.master("local") // 本地单线程运行 .getOrCreate();// 创建DataFrame Dataset<Row> df = spark...
The ID of session local timezone, e.g. “GMT”, “America/Los_Angeles”, etc. spark.sql.shuffle.partitions 4096 The default number of partitions to use when shuffling data for joins or aggregations. spark.sql.sources.bucketing.enabled ...