Spark2-提交不同于spark-submit

Spark2是Apache Spark的一个版本，它是一个快速、通用的大数据处理框架。Spark2提供了丰富的API和工具，可以用于批处理、交互式查询、流处理和机器学习等各种数据处理任务。

在Spark2中，提交任务的方式不同于传统的spark-submit命令。Spark2引入了一种新的提交方式，即通过SparkSession来提交任务。SparkSession是Spark2中的一个入口点，它封装了Spark的所有功能，并提供了与各种数据源交互的能力。

使用SparkSession提交任务有以下几个步骤：

创建SparkSession对象：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("MySparkApp")
  .master("local")
  .getOrCreate()

在这个例子中，我们创建了一个名为"MySparkApp"的应用程序，并指定了本地模式作为运行环境。

加载数据：

val data = spark.read.textFile("path/to/data.txt")

这里我们使用SparkSession的read方法加载了一个文本文件。

执行数据处理操作：

val result = data.flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count()

这个例子中，我们对数据进行了拆分和分组，并计算了每个单词的出现次数。

输出结果：

result.show()

最后，我们使用show方法将结果打印出来。

除了以上的基本步骤，SparkSession还提供了许多其他功能和配置选项，可以根据具体需求进行设置。例如，可以通过config方法设置Spark的配置参数，通过enableHiveSupport方法启用Hive支持等。

总结起来，Spark2中提交任务的方式是通过SparkSession来实现的，它提供了更加灵活和方便的方式来处理大数据任务。通过SparkSession，我们可以加载数据、执行数据处理操作，并输出结果。对于更多关于Spark2的详细信息和使用方法，可以参考腾讯云的Spark产品介绍页面：Spark产品介绍。