在Spark中,Master是一个用于协调整个集群的节点。它负责管理整个集群的资源分配和任务调度。Spark通过将任务分配给Worker节点来并行处理数据。Worker节点是集群中的一台机器,它负责执行实际的计算任务。 在SparkSession中,我们可以指定master参数来告诉Spark如何连接到集群。master参数可以接受以下几种不同的值: local:在本...
首先来看看main方法中的SparkSubmitArguments.scala,如下代码所示。在参数配置类中可以看到master:设置集群管理方式;executorCores:设置Executor的核心数等参数。 private[deploy] class SparkSubmitArguments(args: Seq[String], env: Map[String, String] = sys.env) extends SparkSubmitArgumentsParser { var master: ...
sparkSession.builder()– 返回一个SparkSession.Builder对象。其中 master()、appName() 和 getOrCreate() 是SparkSession.Builder的方法。master() – 如果您的应用程序在集群上运行，则使用 master() 方法可以设置主名称，这通常是 yarn 或 mesos，取决于您的集群配置。appName() – 这是应用程序的名称，它将...
SparkSession.builder.config(conf=SparkConf()) 上面代码类似于创建一个SparkContext,master设置为"xiaojukeji",然后创建了一个SQLContext封装它。如果你想创建hiveContext,可以使用下面的方法来创建SparkSession,以使得它支持Hive(HiveContext): val sparkSession =SparkSession.builder .master("master") .appName("app...
.appName("My Spark Application")//optional and will be auto generated if not specified.master("local[*]")//only for demo and testing purposes, use spark-submit instead.enableHiveSupport()//self-explanatory, isn't it?.config("spark.sql.warehouse.dir", "target/spark-warehouse") ...
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 \ .appName("MySparkApp") \ .enableHiveSupport() \ .getOrCreate() 启用Hive 支持可以让SparkSession使用 Hive 元数据和查询 Hive 表。
(k, v) => options += k -> v }this}//设置 spark.master 可以是 local、lcoal[*]、local[int]def master(master: String): Builder = config("spark.master", master)//用来检查是否可以支持连接hive 元数据,支持集成hivedef enableHiveSupport(): Builder = synchronized {//hiveClassesArePresent 是...
我在Google Cloud Dataproc上创建了一个3节点(1个master,2个worker)的Apache Spark集群。当通过ssh与master连接时,我可以向集群提交作业,但是我不能让它远程工作。除了亚马逊网络服务上的similar issue之外,我找不到任何关于如何做到这一点的文档,但这对我来说不起作用。 这就是我正在尝试的 代码语言:javascript 复...
__SparkContext__是spark功能的主要入口。 其代表与spark集群的连接,能够用来在集群上创建RDD、累加器、广播变量。 每个JVM里只能存在一个处于激活状态的SparkContext,在创建新的SparkContext之前必须调用stop()来关闭之前的SparkContext. SparkContext在spark应用中起到了master的作用,掌控了所有Spark的生命活动,统筹全局...
SparkSession sparkSession=SparkSession.builder().master("local[2]").appName("SparkSession Example").config("spark.some.config.option","config-value").getOrCreate(); Scala版本: 代码语言:javascript 复制 importorg.apache.spark.sql.SparkSession ...