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在安装databricks时创建本地sparksession

在安装 Databricks 时创建本地 SparkSession,可以通过以下步骤完成:

  1. 安装 Databricks:Databricks 是一个基于 Apache Spark 的云计算平台,用于大规模数据处理和机器学习任务。你可以访问 Databricks 官方网站(https://databricks.com/)了解更多信息,并按照他们的指南进行安装。
  2. 创建本地 SparkSession:SparkSession 是 Spark 2.0 版本引入的一个编程接口,用于与 Spark 进行交互。在安装 Databricks 后,你可以通过以下代码创建本地 SparkSession:
代码语言:txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("MyApp") \
    .getOrCreate()

上述代码将创建一个名为 "MyApp" 的 Spark 应用程序,并返回一个 SparkSession 对象。你可以根据需要自定义应用程序名称。

  1. 使用本地 SparkSession:一旦创建了 SparkSession,你就可以使用它来执行各种 Spark 操作,例如读取数据、执行转换和聚合等。以下是一个简单的示例:
代码语言:txt
复制
# 读取数据
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 执行转换和聚合
result = df.filter(df["age"] > 30).groupBy("gender").count()

# 显示结果
result.show()

上述代码将读取名为 "data.csv" 的 CSV 文件,并根据年龄大于 30 的记录进行筛选和分组统计。最后,它将显示结果。

总结: 安装 Databricks 后,你可以通过创建本地 SparkSession 来与 Spark 进行交互。SparkSession 提供了执行各种 Spark 操作的接口,包括数据读取、转换、聚合等。你可以根据需要自定义应用程序名称,并使用 SparkSession 对象执行相应的操作。

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请注意,以上答案仅供参考,具体的产品选择和配置应根据实际需求和情况进行评估和决策。

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SparkSql学习笔记一

1.简介     Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。     为什么要学习Spark SQL?     我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快!同时Spark SQL也支持从Hive中读取数据。 2.特点     *容易整合     *统一的数据访问方式     *兼容Hive     *标准的数据连接 3.基本概念     *DataFrame         DataFrame(表) = schema(表结构) + Data(表结构,RDD)             就是一个表 是SparkSql 对结构化数据的抽象             DataFrame表现形式就是RDD         DataFrame是组织成命名列的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表,但在底层具有更丰富的优化。DataFrames可以从各种来源构建,         DataFrame多了数据的结构信息,即schema。         RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。         DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外,更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化     *Datasets         Dataset是数据的分布式集合。Dataset是在Spark 1.6中添加的一个新接口,是DataFrame之上更高一级的抽象。它提供了RDD的优点(强类型化,使用强大的lambda函数的能力)以及Spark SQL优化后的执行引擎的优点。一个Dataset 可以从JVM对象构造,然后使用函数转换(map, flatMap,filter等)去操作。 Dataset API 支持Scala和Java。 Python不支持Dataset API。 4.创建表 DataFrame     方式一 使用case class 定义表         val df = studentRDD.toDF     方式二 使用SparkSession直接生成表         val df = session.createDataFrame(RowRDD,scheme)     方式三 直接读取一个带格式的文件(json文件)         spark.read.json("") 5.视图(虚表)     普通视图         df.createOrReplaceTempView("emp")             只对当前对话有作用     全局视图         df.createGlobalTempView("empG")             在全局(不同会话)有效             前缀:global_temp 6.操作表:     两种语言:SQL,DSL      spark.sql("select * from t ").show     df.select("name").show

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