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pyspark错误:parallelize:'SparkSession‘对象没有'parallelize’属性

pyspark错误: parallelize:'SparkSession'对象没有'parallelize'属性。

这个错误是因为在使用pyspark的SparkSession对象时,尝试调用了'parallelize'属性,但是该属性在SparkSession对象中并不存在。

SparkSession是pyspark中用于创建和管理Spark应用程序的入口点。它提供了与Spark集群的连接以及执行各种操作的功能。然而,'parallelize'属性是SparkContext对象的方法,而不是SparkSession对象的方法。

要解决这个错误,可以通过以下步骤来创建并使用SparkContext对象:

  1. 首先,导入pyspark模块并创建SparkSession对象:
代码语言:txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("MyApp").getOrCreate()
  1. 接下来,通过SparkSession对象获取SparkContext对象:
代码语言:txt
复制
sc = spark.sparkContext
  1. 现在,可以使用SparkContext对象的'parallelize'方法来并行化一个集合:
代码语言:txt
复制
data = [1, 2, 3, 4, 5]
rdd = sc.parallelize(data)

在上述代码中,我们首先创建了一个包含整数的列表data。然后,使用SparkContext对象的'parallelize'方法将该列表并行化为一个弹性分布式数据集(RDD)。

需要注意的是,SparkSession对象和SparkContext对象是密切相关的,但是它们具有不同的功能和用途。SparkSession对象主要用于处理结构化数据,而SparkContext对象用于执行RDD操作。

希望这个解答能够帮助你理解并解决pyspark错误中的问题。如果你需要更多关于Spark、pyspark或其他云计算相关的问题,请随时提问。

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