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Spark SparkSession:一个新的入口

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。 如果 SparkContext 存在,那么 SparkSession 将会重用它,但是如果不存在就会创建一个 SparkContext。 Java版本: SparkSession sparkSession = SparkSession .builder() .master("local[2]") .appName("SparkSession 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。 使用配置选项 SparkSession 还可以用来设置运行时配置选项,这些选项可以触发性能优化或I/O(即Hadoop)行为。

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spark2.2 SparkSession思考与总结1

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--SparkSessionSparkSession如何创建RDD 这里如果你思考的话,可能会想,spark2是否还支持rdd。当然还是支持的。 SparkSession如何实例化 通过静态类Builder来实例化。 ,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 5.master函数 master(String master) 设置Spark master

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    spark2的SparkSession思考与总结2:SparkSession有哪些函数及作用是什么

    SparkSession是一个比较重要的类,它的功能的实现,肯定包含比较多的函数,这里介绍下它包含哪些函数。 ()被调用,SparkSession发生变化,将会返回一个线程和它的子线程。 这将会确定给定的线程接受带有隔离会话的SparkSession,而不是全局的context。 清除默认的SparkSession返回的builder getActiveSession函数 public static scala.Option<SparkSession> getActiveSession () 由builder,返回当前线程的Active SparkSession getDefaultSession函数 public static scala.Option<SparkSession>

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    Spark 在Spark2.0中如何使用SparkSession

    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.

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    Pyspark学习笔记(三)--- SparkContext 与 SparkSession

    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\

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    Spark之【SparkSQL编程】系列(No1)——《SparkSession与DataFrame》

    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

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    源码中的哲学——通过构建者模式创建SparkSession

    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

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    Spark SQL 快速入门系列(2) | SparkSession与DataFrame的简单介绍

    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。    当我们使用 spark-shell 的时候, spark 会自动的创建一个叫做spark的SparkSession, 就像我们以前可以自动获取到一个sc来表示SparkContext ? 二. 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

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    客快物流大数据项目(五十六): 编写SparkSession对象工具类

    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 spark.sql.warehouse.dir", Configuration.sparkAppDfsDataDir) } //返回sparkConf对象 sparkConf } /** * 创建sparkSession

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    基于大数据技术的开源在线教育项目 二

    param ssc * @param sparkSession * @return */ def etlQzChapter(ssc: SparkContext, sparkSession (ssc, sparkSession) EtlDataService.etlQzMajor(ssc, sparkSession) EtlDataService.etlQzBusiness {SaveMode, SparkSession} object DwsQzService { def saveDwsQzChapter(sparkSession: SparkSession, dt {SaveMode, SparkSession} object AdsQzService { def getTarget(sparkSession: SparkSession, dt: String = AdsQzDao.getQuestionDetail(sparkSession, dt) } def getTargetApi(sparkSession: SparkSession,

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    基于大数据技术的开源在线教育项目

    sparkSession */ def etlMemberRegtypeLog(ssc: SparkContext, sparkSession: SparkSession) = { ssc, sparkSession) //清洗用户数据 EtlDataService.etlMemberRegtypeLog(ssc, sparkSession) //清洗用户注册数据 def getDwdBaseWebSite(sparkSession: SparkSession) = { sparkSession.sql("select siteid,sitename, {SaveMode, SparkSession} object DwsMemberService { def importMemberUseApi(sparkSession: SparkSession (sparkSession) val dwdPcentermemPaymoney = DwdMemberDao.getDwdPcentermemPayMoney(sparkSession)

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    Spark SQL 快速入门系列(5) | 一文教你如何使用 IDEA 创建 SparkSQL 程序(小白入门!)

    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")

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    DataFrame常用API操作

    : SparkSession = SparkSession.builder(). : SparkSession = SparkSession.builder(). : SparkSession = SparkSession.builder(). : SparkSession = SparkSession.builder(). : SparkSession = SparkSession.builder().

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    Spark读取结构化数据

    {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()

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    2021年大数据Spark(二十五):SparkSQL的RDD、DF、DS相关操作

    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!

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    客快物流大数据项目(六十七):客户主题

    (Configuration.LOG_OFF) //数据处理 execute(sparkSession) } /** * 数据处理 * * @param sparkSession */ override def execute(sparkSession: SparkSession): Unit = { sparkSession.stop() } } 3.2 (Configuration.LOG_OFF) //数据处理 execute(sparkSession) } /** * 数据处理 * * @param sparkSession */ 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

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    客快物流大数据项目(六十四):运单主题

    (Configuration.LOG_OFF) //处理数据 execute(sparkSession) } /** * 数据处理 * * @param sparkSession */ override def execute(sparkSession: SparkSession): Unit = { sparkSession.stop() } } ​​​​ */ override def execute(sparkSession: SparkSession): Unit = { //TODO 3)加载kudu中的事实表和维度表的数据(将加载后的数据进行缓存 */ override def execute(sparkSession: SparkSession): Unit = { sparkSession.stop() } } ​​​​​​​ */ override def execute(sparkSession: SparkSession): Unit = { //TODO 3)读取运单明细宽表的数据 val

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    Spark SQL 快速入门系列(7) | SparkSQL如何实现与多数据源交互

    {DataFrame, Dataset, SparkSession} /** ** * * @author 不温卜火 * * * @create 2020-08-04 14: {DataFrame, Dataset, SaveMode, SparkSession} /** ** @author 不温卜火 ** * @create 2020-08-04 14:28 ** = SparkSession .builder() .master("local[*]") .appName("DataSourceDemo1 ") . {DataFrame, SparkSession} /** ** * * @author 不温卜火 * * * @create 2020-08-04 15:12 ** * {Dataset, SaveMode, SparkSession} /** ** * @author 不温卜火 * @create 2020-08-04 15:12 * MyCSDN :

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    3 Spark入门distinct、union、intersection,subtract,cartesian等数学运算

    . */ public class TestDistinct { public static void main(String[] args) { SparkSession sparkSession 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();

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    客快物流大数据项目(六十三):快递单主题

    (Configuration.LOG_OFF) 数据处理 execute(sparkSession) } ** * 数据处理 * * @param sparkSession * override def (Configuration.LOG_OFF) 数据处理 execute(sparkSession) } ** * 数据处理 * * @param sparkSession * override def execute(sparkSession: SparkSession): Unit = { TODO 3)加载kudu中的事实表和维度表的数据(将加载后的数据进行缓存) 3.1:加载快递单事实表的数据 (Configuration.LOG_OFF) 处理数据 execute(sparkSession) } ** * 数据处理 * * @param sparkSession * override def (Configuration.LOG_OFF) 处理数据 execute(sparkSession) } ** * 数据处理 * * @param sparkSession * override def

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