如果SparkSession未关闭,会导致以下情况发生:
- 资源泄漏:SparkSession是Spark应用程序与Spark集群之间的连接,它管理着与集群的通信和资源分配。如果未关闭SparkSession,它将继续占用集群资源,导致资源泄漏,影响其他应用程序的执行。
- 内存泄漏:SparkSession在执行期间会使用内存来存储数据和执行计算。如果未关闭SparkSession,它将继续占用内存,导致内存泄漏问题,最终可能导致应用程序崩溃或性能下降。
- 连接限制:Spark集群通常有一定数量的连接限制,用于控制并发执行的应用程序数量。如果未关闭SparkSession,它将继续占用一个连接,导致其他应用程序无法获得足够的连接资源,从而无法执行。
为避免以上问题,应在Spark应用程序执行完毕后显式关闭SparkSession。关闭SparkSession可以通过调用sparkSession.close()
方法来实现。
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