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Spark 在Spark2.0中如何使用SparkSession

探索SparkSession的统一功能 首先，我们将检查 Spark 应用程序 SparkSessionZipsExample，该应用程序从 JSON 文件读取邮政编码，并使用 DataFrame API...1.1 创建SparkSession 在Spark2.0版本之前，必须创建 SparkConf 和 SparkContext 来与 Spark 进行交互，如下所示： //set up the spark...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....1.2 配置Spark的运行时属性 一旦 SparkSession 被实例化，你就可以配置 Spark 的运行时配置属性。例如，在下面这段代码中，我们可以改变已经存在的运行时配置选项。...但是，在 Spark 2.0，SparkSession 可以通过单一统一的入口访问前面提到的所有 Spark 功能。

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    【Spark数仓项目】需求一：项目用户数据生成-ODS层导入-DWD层初步构建

    由于数据清洗是经常性的，每天都要执行的代码应该写入shell脚本，本章小节会使用shell脚本调用scala程序，将jar包放在服务器上使用yarn模式运行，在spark上进行数据清洗工作。...运行spark scala代码后查看hive表： 3.3 服务器提交yarn模式： 开始之前需要将刚才local模式中插入的数据清空，以便于测试： select * from tmp.event_log_washed...#local.run为true代表在本地测试，否则在集群测试，打包之前改为false local.run=false common-version-info.properties: version=2.7.6...(appName:String) ={ var spark:SparkSession = null if(ConfigUtils.flag){ spark = SparkSession.builder...这个警告信息表明在提交Spark应用程序时，没有明确指定spark.yarn.jars或spark.yarn.archive参数，导致Spark将依赖的库文件上传到SPARK_HOME目录下。

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    技术前沿：AI大模型在自动化测试中的应用实例

    今天咱们来聊一聊如何用AI大模型（比如GPT-3.5）来做自动化测试，别看这东西听起来高大上，但也没那么神，跟着我咱们一步一步来，保证你也能轻松搞定，学会了保准让你在工作中老省事儿了。...打开命令行（Windows上叫CMD，Mac和Linux上叫Terminal），输入下面的命令： pip install openai 获取API密钥 咱得先把那 API 密钥啥的整明白喽。...09 返回用例，准备战斗 最后咱得把解析后的测试用例给拿出来，好让咱在别的地方用。就跟从超市买完东西得带回家似的。咱得把这些用例准备好，随时可以进行自动化测试。...运行后，你能得到大模型生成的用户登录的测试用例，而且还能把这些测试用例给解析得明明白白的，方便你在自动化测试中使用。真的老好使了！...保证让你成为自动化测试的高手，在工作中大放异彩。

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    Spark整合Ray思路漫谈（2）

    但是，如果我们希望一个spark 是实例多进程跑的时候，我们并不希望是像传统的那种方式，所有的节点都跑在K8s上，而是将executor部分放到yarn cluster....在我们的架构里，spark driver 是一个应用，我们可以启动多个pod从而获得多个spark driver实例，对外提供负载均衡，roll upgrade/restart 等功能。...也就是k8s应该是面向应用的。但是复杂的计算，我们依然希望留给Yarn，尤其是还涉及到数据本地性，然计算和存储放到一起(yarn和HDFS通常是在一起的)，避免k8s和HDFS有大量数据交换。...因为Yarn对Java/Scala友好，但是对Python并不友好，尤其是在yarn里涉及到Python环境问题会非常难搞（主要是Yarn对docker的支持还是不够优秀，对GPU支持也不好），而机器学习其实一定重度依赖...为了达到这个目标，用户依然使用pyspark来完成计算，然后在pyspark里使用ray的API做模型训练和预测，数据处理部分自动在yarn中完成，而模型训练部分则自动被分发到k8s中完成。

    1.2K20

    手把手教你大数据离线综合实战 ETL+Hive+Mysql+Spark

    HDFS hadoop-daemon.sh start namenode hadoop-daemon.sh start datanode # Start YARN yarn-daemon.sh start...创建SparkSession实例对象 // 2. 从Hive表中加载广告ETL数据，日期过滤 // 3. 依据不同业务需求开发报表 // 4....应用结束，关闭资源 3.2各地域数量分布 按照地域（省份province和城市city）统计广告数据分布情况，看到不同地区有多少数据，从而能够地区优化公司运营策略，最终结果如下图所示： 在MySQL...4.1.2集群模式提交 当本地模式LocalMode应用提交运行没有问题时，启动YARN集群，使用spark-submit提交 【ETL应用】和【Report应用】，以YARN Client和Cluaster...> id>clouderaid> https://repository.cloudera.com

    1.9K40

    独孤九剑-Spark面试80连击(下)

    在 PySpark 中访问在 Java 或 Scala 中实现的 UDF 的方法。正如上面的 Scala UDAF 实例。...说说Yarn-cluster的运行阶段 在 Yarn-cluset 模式下，当用户向 Yarn 提交一个应用程序后，Yarn 将两个阶段运行该应用程序: 第一阶段是把 Spark 的 Driver 作为一个...该程序代码中，在触发计算行数动作之前，需要设置缓存代码，这样在执行计算行数行为的时候进行缓存数据，缓存后再运行计算行数。 51....ZOOKEEPER: 集群元数据持久化到 Zookeeper 中，当 Master 出现异常，ZK 通过选举机制选举新的 Master，新的 Master 接管的时候只要从 ZK 获取持久化信息并根据这些信息恢复集群状态...FILESYSTEM: 集群元数据持久化到本地文件系统中，当 Master 出现异常的时候，只要在该机器上重新启动 Master，启动后新的 Master 获取持久化信息并根据这些信息恢复集群的状态。

    1.5K40

    独孤九剑-Spark面试80连击(下)

    在 PySpark 中访问在 Java 或 Scala 中实现的 UDF 的方法。正如上面的 Scala UDAF 实例。...说说Yarn-cluster的运行阶段 在 Yarn-cluset 模式下，当用户向 Yarn 提交一个应用程序后，Yarn 将两个阶段运行该应用程序: 第一阶段是把 Spark 的 Driver 作为一个...该程序代码中，在触发计算行数动作之前，需要设置缓存代码，这样在执行计算行数行为的时候进行缓存数据，缓存后再运行计算行数。 51....ZOOKEEPER: 集群元数据持久化到 Zookeeper 中，当 Master 出现异常，ZK 通过选举机制选举新的 Master，新的 Master 接管的时候只要从 ZK 获取持久化信息并根据这些信息恢复集群状态...FILESYSTEM: 集群元数据持久化到本地文件系统中，当 Master 出现异常的时候，只要在该机器上重新启动 Master，启动后新的 Master 获取持久化信息并根据这些信息恢复集群的状态。

    1.7K11

    独孤九剑-Spark面试80连击(下)

    在 PySpark 中访问在 Java 或 Scala 中实现的 UDF 的方法。正如上面的 Scala UDAF 实例。...说说Yarn-cluster的运行阶段 在 Yarn-cluset 模式下，当用户向 Yarn 提交一个应用程序后，Yarn 将两个阶段运行该应用程序: 第一阶段是把 Spark 的 Driver 作为一个...该程序代码中，在触发计算行数动作之前，需要设置缓存代码，这样在执行计算行数行为的时候进行缓存数据，缓存后再运行计算行数。 51....ZOOKEEPER: 集群元数据持久化到 Zookeeper 中，当 Master 出现异常，ZK 通过选举机制选举新的 Master，新的 Master 接管的时候只要从 ZK 获取持久化信息并根据这些信息恢复集群状态...FILESYSTEM: 集群元数据持久化到本地文件系统中，当 Master 出现异常的时候，只要在该机器上重新启动 Master，启动后新的 Master 获取持久化信息并根据这些信息恢复集群的状态。

    1.3K20

    客快物流大数据项目(五十四)：初始化Spark流式计算程序

    流式计算程序 实现步骤： 在etl模块的realtime目录创建 App 单例对象，初始化 spark 运行环境 创建main方法 编写代码 初始化spark环境参数 消费kafka的ogg数据...的运行环境 * 2）判断当前的运行环境（local/linux运行环境） * 3）创建sparkSession对象 * 4）初始化物流topic数据的连接参数 *...* 8）启动运行等待停止 */ //1）初始化spark的运行环境 val conf: SparkConf = new SparkConf() //设置应用的名称..., Configuration.sparkAppWinCheckpointDir) } else { //生产环境 conf.set("spark.master", "yarn...//stream.active：获取当前活动流式查询的列表 stream.active.foreach(query => println(s"准备启动的查询：${query.name}

    1.2K31

    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...import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * spark操作的工具类 */ object SparkUtils { /** * 创建sparkConf...*/ lazy val sparkConf = (appName:String) =>{ val conf: SparkConf = new SparkConf() //设置应用的名称...Configuration.sparkAppWinDataDir) }else{ //集群运行环境（生产环境） //生产环境 sparkConf.set("spark.master", "yarn

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    Spark_Day07：Spark SQL(DataFrame是什么和数据分析（案例讲解）)

    { def main(args: Array[String]): Unit = { // 构建SparkSession实例对象，设置应用名称和master val spark: SparkSession...{ def main(args: Array[String]): Unit = { // 构建SparkSession实例对象，设置应用名称和master val spark: SparkSession...{ def main(args: Array[String]): Unit = { // 构建SparkSession实例对象，设置应用名称和master val spark: SparkSession...首先加载电影评分数据，封装到RDD中 // 构建SparkSession实例对象 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .master...在构建SparkSession实例对象时，设置参数的值 好消息：在Spark3.0开始，不用关心参数值，程序自动依据Shuffle时数据量，合理设置分区数目。

    3.4K50

    惊了！10万字的Spark全文！

    EC2及其它自定义的资源调度器 2）在SparkContext实例化的时候通过createTaskScheduler来创建 TaskSchedulerImpl和StandaloneSchedulerBackend...而StandaloneSchedulerBackend的父类CoarseGrainedSchedulerBackend在start的时候会实例化类型为DriverEndpoint的消息循环体。...6）SparkContext、DAGScheduler、TaskSchedulerImpl、StandaloneSchedulerBackend在应用程序启动的时候只实例化一次，应用程序存在期间始终存在这些对象...程序在YARN集群中 2.应用的运行结果不能在客户端显示 3.该模式下Driver运行ApplicattionMaster这个进程中，如果出现问题，yarn会重启ApplicattionMaster(Driver...在spark2.0之后 SparkSession 封装了SqlContext及HiveContext所有功能。通过SparkSession还可以获取到SparkConetxt。

    1.9K10

    Spark入门指南：从基础概念到实践应用全解析

    本文主要目标是让初学者能够对Spark有一个全面的认识，并能实际应用到各类问题的解决之中。 Spark是什么 学习一个东西之前先要知道这个东西是什么。...YARN 模式：在 YARN 模式下，Spark 应用程序会连接到一个 Apache Hadoop YARN 集群，并在集群中运行。...action,会去读缓存中的数据,执行速度会比之前快,因为rdd2已经持久化到内存中了 需要注意的是，在触发action的时候，才会去执行持久化。...在yarn或者standalone下使用 Master_URL的值 Master URL 含义 local 使用1个worker线程在本地运行Spark应用程序 local[K] 使用K个worker...Spark应用程序 mesos://HOST:PORT 连接到Mesos集群，以便在该集群上运行Spark应用程序 yarn-client 以client方式连接到YARN集群，集群的定位由环境变量HADOOP_CONF_DIR

    1.6K41
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