SparkSession 有很多特性，在这里我们展示一些更重要的特性。 1. 创建SparkSession SparkSession 可以使用建造者模式创建。...Java版本： SparkSession sparkSession = SparkSession .builder() .master("local[2]") .appName("SparkSession...val sparkSession = SparkSession.builder .master("local[2]") .appName("SparkSession Example") ....sparkSession: org.apache.spark.sql.SparkSession = org.apache.spark.sql.SparkSession@46d6b87c 2....统一读取数据的入口 SparkSession 是读取数据的入口，类似于旧的 SQLContext.read。
Pyspark学习笔记（三）--- SparkContext 与 SparkSession SparkContext SparkSession SparkContext __SparkContext__...SparkSession 是 Spark-2.0 引入的新概念。...所以在 Spark2.0 中，引入SparkSession 作为 DataSet 和 DataFrame API 的切入点，SparkSession封装了 SparkConf、SparkContext...所以我们现在实际写程序时，只需要定义一个SparkSession对象就可以了。...#example from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession\ .builder\
builder函数 public static SparkSession.Builder builder() 创建 SparkSession.Builder，初始化SparkSession....setActiveSession函数 public static void setActiveSession(SparkSession session) 当SparkSession.GetOrCreate...()被调用，SparkSession发生变化，将会返回一个线程和它的子线程。...清除默认的SparkSession返回的builder getActiveSession函数 public static scala.Option getActiveSession...() 由builder，返回当前线程的Active SparkSession getDefaultSession函数 public static scala.Option
问题导读 1.你认为为何出现SparkSession？ 2.SparkSession如何创建RDD？ 3.SparkSession通过那个类来实例化？ 4.bulider包含哪些函数？...随着dataframe和dataset使用的越来越多，所以spark就寻找了新的切入点--SparkSession。...SparkSession如何实例化 通过静态类Builder来实例化。...4.getOrCreate函数 getOrCreate() 获取已经得到的 SparkSession，或则如果不存在则创建一个新的基于builder选项的SparkSession 值类型：SparkSession...值类型：SparkSession.Builder 了解了上面函数，对于官网提供的SparkSession的实例化，我们则更加容易理解 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?
本篇作为该系列的第一篇博客,为大家介绍的是SparkSession与DataFrame。 码字不易，先赞后看，养成习惯! ? ---- SparkSQL编程 1....SparkSession 在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询；一个叫HiveContext，用于连接Hive...SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession...SparkSession内部封装了sparkContext，所以计算实际上是由sparkContext完成的。 2....DataFrame 2.1 创建 在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的
在这篇文章中我们将探讨 Spark 2.0 中的 SparkSession 的功能。 1....使用建造者模式，实例化 SparkSession 对象（如果不存在的话）以及相关的基础上下文。 // Create a SparkSession....1.5 使用SparkSession API读取JSON数据 和任何Scala对象一样，你可以使用 spark，SparkSession 对象来访问其公共方法和实例字段。...1.7 使用SparkSession保存和读取Hive表 接下来，我们将创建一个 Hive 表，并使用 SparkSession 对象对其进行查询，就像使用 HiveContext 一样。...其次，让我们把注意力转向 SparkSession 自动为你创建的两个Spark开发人员环境。 2.
spark2.2在使用的时候使用的是SparkSession，这个SparkSession创建的时候很明显的使用了创建者模式。...通过观察源代码，简单的模拟了下，可以当作以后编码风格的参考： 官方使用 import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession...package xingoo.core object SparkSessionBuilderExample { def main(args: Array[String]): Unit = { SparkSession....builder() .config("a","1") .config("b","2") .getOrCreate() } } object SparkSession
SparkSession 在老的版本中，SparkSQL 提供两种 SQL 查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark 自己提供的 SQL 查询；一个叫 HiveContext，用于连接...API 在SparkSession上同样是可以使用的。 ...SparkSession内部封装了SparkContext，所以计算实际上是由SparkContext完成的。 ...有了 SparkSession 之后, 通过 SparkSession有 3 种方式来创建DataFrame: 通过 Spark 的数据源创建 通过已知的 RDD 来创建 通过查询一个 Hive 表来创建...= { val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .master("local[*]")
编写SparkSession对象工具类 后续业务开发过程中，每个子业务（kudu、es、clickhouse等等）都会创建SparkSession对象，以及初始化开发环境，因此将环境初始化操作封装成工具类...方便后续使用 实现步骤： 在公共模块的scala目录的common程序包下创建 SparkUtils 单例对象 实现方法：创建SparkConf对象 实现方法：预定义当前环境的运行模式 实现方法：创建获取SparkSession...import org.apache.commons.lang.SystemUtils import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.SparkSession...spark.sql.warehouse.dir", Configuration.sparkAppDfsDataDir) } //返回sparkConf对象 sparkConf } /** * 创建sparkSession...对象 * @param sparkConf */ def getSparkSession(sparkConf: SparkConf) = { SparkSession.builder
sparkSession */ def etlMemberRegtypeLog(ssc: SparkContext, sparkSession: SparkSession) = {...object DwdMemberDao { def getDwdMember(sparkSession: SparkSession) = { sparkSession.sql("select...def getDwdBaseWebSite(sparkSession: SparkSession) = { sparkSession.sql("select siteid,sitename,...{SaveMode, SparkSession} object DwsMemberService { def importMemberUseApi(sparkSession: SparkSession...(sparkSession: SparkSession) = { sparkSession.sql("select uid,ad_id,memberlevel,register,appregurl
先创建SparkSession val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName("CreateDF").master...先创建SparkSession val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName("CreateDS")...先创建SparkSession val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName("DF2RDD") ....先创建SparkSession val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName("RDD2DF") ....先创建SparkSession val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName("RDD2DF2")
sparkSession = SparkSession.builder().appName("JavaWordCount").master("local").getOrCreate();...sparkSession = SparkSession.builder().appName("JavaWordCount").master("local").getOrCreate();...sparkSession = SparkSession.builder().appName("JavaWordCount").master("local").getOrCreate();...sparkSession = SparkSession.builder().appName("JavaWordCount").master("local").getOrCreate();...sparkSession = SparkSession.builder().appName("JavaWordCount").master("local").getOrCreate();
SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession...在SparkSession伴生对象中，有个Builder类及builder方法第一种方式： 创建Builder 对象获取SparkSession 实例// 创建Builder实例val builder...= new spark.sql.SparkSession.Builder// 调用getOrCreate获取 SparkSession 实例val session: SparkSession = builder.getOrCreate...= SparkSession.builder()// 调用getOrCreate获取 SparkSession 实例val session: SparkSession = builder.getOrCreate...val sparkSession2: SparkSession = sparkSession.newSession() sparkSession2.sql( """
*/ def etlQzPoint(ssc: SparkContext, sparkSession: SparkSession) = { import sparkSession.implicits...{ def getDwdQzPaperView(sparkSession: SparkSession, dt: String) = { sparkSession.sql("select...{SaveMode, SparkSession} object DwsQzService { def saveDwsQzChapter(sparkSession: SparkSession, dt...*/ def getAvgSPendTimeAndScore(sparkSession: SparkSession, dt: String) = { sparkSession.sql...= AdsQzDao.getQuestionDetail(sparkSession, dt) } def getTargetApi(sparkSession: SparkSession,
{DataFrame, SparkSession} object ReadCSV { val spark: SparkSession = SparkSession .builder()...toDF() def main(args: Array[String]): Unit = { df.show() df.printSchema() } } 读取Hive数据 SparkSession...{DataFrame, SparkSession} import org.apache.spark.sql.types.IntegerType object ReadHive { val spark...: SparkSession = SparkSession .builder() .appName("Spark Rocks") .master("local[*]")...{DataFrame, SparkSession} object ReadHDFS { val spark: SparkSession = SparkSession .builder()
代码示例 /** * 使用DataFrameApi读取kudu表中的数据 * @param sparkSession * @param kuduMaster * @param tableName...*/ def getTableData(sparkSession: SparkSession, kuduMaster: String, tableName: String): Unit = {...代码示例 /** * 6）DataFrameApi写数据到kudu表中 */ def dataFrame2Kudu(session: SparkSession, kuduContext: KuduContext...* @param sc * @param kuduMaster * @param tableName */ def SparkSql2Kudu(sparkSession: SparkSession...temp2 select * from temp1") sparkSession.sql("select * from temp2 where age >30").show() }
对象 val sparkSession: SparkSession = SparkUtils.getSparkSession(sparkConf) sparkSession.sparkContext.setLogLevel...*/ override def execute(sparkSession: SparkSession): Unit = { sparkSession.stop() } } 3.2...*/ override def execute(sparkSession: SparkSession): Unit = { //导入隐士转换 import sparkSession.implicits...*/ override def execute(sparkSession: SparkSession): Unit = { sparkSession.stop() } } 2.2、加载客户宽表增量数据并缓存...sparkSession */ override def execute(sparkSession: SparkSession): Unit = { //TODO 3）读取客户明细宽表的数据
SparkSession 应用入口 SparkSession：这是一个新入口，取代了原本的SQLContext与HiveContext。...对象实例通过建造者模式构建，代码如下： 其中①表示导入SparkSession所在的包，②表示建造者模式构建对象和设置属性，③表示导入SparkSession类中implicits对象object中隐式转换函数...3）、范例演示：构建SparkSession实例，加载文本数据，统计条目数。...{ def main(args: Array[String]): Unit = { //1.准备环境-SparkSession val spark: SparkSession =..._，其中的spark是SparkSession对象的名称！
{DataFrame, Dataset, Encoders, SparkSession} /** * Kudu数据管道应用 * 实现KUDU数据库的实时ETL操作 */ object KuduStreamApp...sparkConf */ override def execute(sparkConf: SparkConf): Unit = { /** * 实现步骤： * 1）创建sparksession...对象 val sparkSession: SparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate() sparkSession.sparkContext.setLogLevel...//2）获取数据源（获取物流相关数据以及crm相关数据） //2.1：获取物流系统相关的数据 val logisticsDF: DataFrame = getKafkaSource(sparkSession...Configuration.kafkaLogisticsTopic) //2.2：获取客户关系系统相关的数据 val crmDF: DataFrame = getKafkaSource(sparkSession
. */ public class Test { public static void main(String[] args) { SparkSession sparkSession...的reduce操作 JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkSession.sparkContext(...sparkSession = SparkSession.builder().appName("JavaWordCount").master("local").getOrCreate();...public class Test { public static void main(String[] args) { SparkSession sparkSession =...sparkSession = SparkSession.builder().appName("JavaWordCount").master("local").getOrCreate();
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