SparkSession是 PySpark 的核心组件,为用户提供了一个统一的入口点来访问 Spark 的各种功能。它简化了数据处理过程,包括读取和写入数据、执行 SQL 查询、进行机器学习、处理实时数据流以及注册和使用自定义函数等。通过合理配置和使用SparkSession,用户能够高效地处理大规模数据,利用 Spark 的强大功能实现数据分析和处理任务。
27,1000),(2,"Bob",22,500),(3,"Alice",25,800),(4,"Jon",29,1200)] ,columns=["id","name","age","sal"]) df = spark.createDataFrame(pdf) print(type(df)) #将list转换为pyspark.DataFrame df = spark.createDataFrame([(1,"James",27,1000),(2,"Bob",22,500),(3,"Alice",25,8...
frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 SparkConf 对象并设置配置conf=(SparkConf().setAppName("MySparkApp")# 应用名称.setMaster("local[*]")# 本地模式运行, 使用所有可用的核心.set("spark.executor.memory","2g")# 设置执行器内存大小.set("spark.driver.memory","2g")# 设置驱动程序内存大小)# ...
在PySpark 中,SparkSession 是与 Apache Spark 交互的核心入口点。它是 Spark 2.0 引入的一个重要概念,简化了 ...
SparkSession为用户提供了统一的切入点,来让用户学习 Spark 的各项功能。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:...
from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("HiveTableCheck") \ .enableHiveSupport() \ .getOrCreate() 然后,使用SparkSession的catalog属性来访问Hive的元数据信息。可以使用tableExists方法来检查表是否存在。以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 database_name = ...
from pyspark.sql import SparkSession ### method 1 sess = SparkSession.builder \ .appName("aaa") \ .config("spark.driver.extraClassPath", sparkClassPath) \ .master("local") \ .enableHiveSupport() \ # sparkSQL 连接 hive 时需要这句 ...
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...
from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession实例 spark = SparkSession.builder \ .appName("MySparkApp") \ .master("local[*]") \ .config("spark.executor.memory", "2g") \ .config("spark.driver.memory", "1g") \ .config("spark.sql.shuffle.partitions", "10") \ .getOrCreate...
# 1. 导入所需的库frompyspark.sqlimportSparkSession# 2. 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Example App")\# 设置应用名称.getOrCreate()# 如果已经存在一个 SparkSession,则返回它,否则创建一个新的# 3. 执行数据处理操作# 在这里可以填入数据处理代码,例如加载数据集、执行转换和聚合...