SparkSession appName和getOrCreate函数是什么意思？ - 腾讯云开发者社区

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。...如果rdd使用SparkContext，DateFrame和DataSet使用SparkSession，然后还有SQLContext和HiveContext,想必太麻烦了。...Builder又有很多方法，包括： 1.appName函数 1.appName(String name) 用来设置应用程序名字，会显示在Spark web UI中值类型：SparkSession.Builder...3.enableHiveSupport函数表示支持Hive，包括链接持久化Hive metastore, 支持Hive serdes, 和Hive用户自定义函数值类型：SparkSession.Builder...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

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BigData--大数据技术之SparkSQL

就跟JSON对象和类对象之间的类比。 ?...val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark SQL basic example") .config(sparkConf...val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark SQL basic example") .config(sparkConf) ....val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark SQL basic example") .config(sparkConf) ....val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark SQL basic example") .config

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6 spark入门键值对操作sortByKey、groupByKey、groupBy、cogroup

= SparkSession.builder().appName("JavaWordCount").master("local").getOrCreate(); //spark对普通List...sparkSession = SparkSession.builder().appName("JavaWordCount").master("local").getOrCreate();...所以groupBy的参数是接收一个函数，该函数的返回值将作为Key。...SparkSession.builder().appName("JavaWordCount").master("local").getOrCreate(); //spark对普通List...sparkSession = SparkSession.builder().appName("JavaWordCount").master("local").getOrCreate();

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DataFrame常用API操作

appName("DataFrameApp"). master("local[*]")....appName("DataFrameApp"). master("local[*]")....appName("DataFrameApp"). master("local[*]")....appName("DataFrameApp"). master("local[*]")....appName("DataFrameApp"). master("local[*]").

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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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Spark SQL快速入门系列之Hive

目录一.hive和spark sql的集成方式(面试可能会问到) 二.spark_shell和spark_sql操作 spark_shell spark_sql 使用hiveserver2 + beeline...的原理五.聚合后的分区数一.hive和spark sql的集成方式(面试可能会问到) ?...二.spark_shell和spark_sql操作 spark_shell ?...connect jdbc:hive2://hadoop102:10000# 然后按照提示输入用户名和密码 ? 三.脚本使用spark-sql ?...rdd.getNumPartitions) df1.write.saveAsTable("a3") df2.write.saveAsTable("a4") spark.close() } } 结果：聚合函数分区数默认

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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

通用加载和保存函数 1.1 保存到HDFS上 1.1.1 通用写法 df.write.format("json").save("路径") 1.定义一个DF // 把scala集合转换成DF，隐式转换不需要自己导...= SparkSession .builder() .master("local[*]") .appName("JDBCRead") .getOrCreate...= SparkSession .builder() .master("local[*]") .appName("JDBCRead1") .getOrCreate...= SparkSession .builder() .master("local[*]") .appName("JDBCWrite") .getOrCreate...= SparkSession .builder() .master("local[*]") .appName("JDBCWrite1") .getOrCreate

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

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();

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Spark读取结构化数据

{DataFrame, SparkSession} object ReadCSV { val spark: SparkSession = SparkSession .builder()....appName("Spark Rocks") .master("local[*]") .getOrCreate() val path: String = "/path/to/file...: SparkSession = SparkSession .builder() .appName("Spark Rocks") .master("local[*]")....enableHiveSupport() // 需要开启Hive支持 .getOrCreate() import spark.implicits._ //隐式转换 val sql: String....appName("Spark Rocks") .master("local[*]") .getOrCreate() val location: String = "hdfs

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SparkListener监听机制使用及自定义事件处理

object Main extends App { val spark = SparkSession.builder() .appName("main")...("spark.extraListeners","com.moxiu.silent.SparkListenerDemo.MySparkAppListener") .getOrCreate...() .appName("main") .master("local[2]") .config("spark.extraListeners...","com.moxiu.silent.SparkListenerDemo.MySparkAppListener") .getOrCreate() 方法2：sparkContext...，即如字面所表达意思。

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pyspark列合并为一行

将 dataframe 利用 pyspark 列合并为一行，类似于 sql 的 GROUP_CONCAT 函数。...from pyspark.sql.functions import concat_ws # 初始化spark会话 spark = SparkSession \ .builder \....appName("test") \ .master("local") \ .getOrCreate() df = spark.createDataFrame([('abcd','123...from pyspark.sql.functions import collect_list # 初始化spark会话 spark = SparkSession \ .builder \....appName("test") \ .master("local") \ .getOrCreate() df = spark.createDataFrame([('abcd','123

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

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... val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("SparkSQL").master("local[*]").getOrCreate...SparkSession.builder().appName("SparkSQL").master("local[*]").getOrCreate() val sc: SparkContext...: SparkSession = SparkSession.builder().appName("SparkSQL").master("local[*]").getOrCreate() val... val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("SparkSQL").master("local[*]").getOrCreate

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Spark SQL 快速入门系列(8) | | Hive与Spark SQL的读写操作

包含 Hive 支持的 Spark SQL 可以支持 Hive 表访问、UDF (用户自定义函数)以及 Hive 查询语言(HiveQL/HQL)等。...= SparkSession .builder() .master("local[*]") .appName("HiveRead") // 添加支持外部...= SparkSession .builder() .master("local[*]") .appName("HiveWrite") // 添加支持外部...= SparkSession .builder() .master("local[*]") .appName("HiveWrite") // 添加支持外部...= SparkSession .builder() .master("local[*]") .appName("HiveWrite") // 添加支持外部

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1 Spark入门各种map的操作，java语言

sparkSession = SparkSession.builder().appName("JavaWordCount").master("local").getOrCreate();...3, 4, 5); JavaRDD originRDD = javaSparkContext.parallelize(data); //计算所有元素的和...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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【Spark手机流量日志处理】使用SparkSQL按月统计流量使用量最多的用户

它允许用户使用SQL语句或DataFrame API来查询和操作数据，同时还支持使用Spark的分布式计算引擎进行高效的并行计算。...同时，Spark SQL还提供了一些高级功能，如窗口函数、聚合函数、UDF等，以满足更复杂的数据分析需求。....appName("Spark SQL Demo") .getOrCreate() //加载CSV文件 //使用SparkSession对象的read方法加载CSV文件： val df = spark.read...完整代码如下： import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder .appName("Spark...val sc = new sql.SparkSession.Builder() .appName("test") .master("local[6]") .

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Spark入门指南：从基础概念到实践应用全解析

Spark是什么学习一个东西之前先要知道这个东西是什么。 Spark 是一个开源的大数据处理引擎，它提供了一整套开发 API，包括流计算和机器学习。它支持批处理和流处理。...创建 SparkSession 对象，它是 Spark Application 的入口 val spark = SparkSession.builder.appName("Word Count...val spark = SparkSession.builder.appName("UDF Example").getOrCreate() import spark.implicits._ val...例如： import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder.appName("Create DataSet...val spark = SparkSession.builder.appName("Structured Streaming Example").getOrCreate() val lines =

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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

比如我们常用的创建DateFrame和DataTable方式就那么一种或则两种，如果更多那就看不懂了。在比如想测试下程序的性能，这时候如果自己写，那就太麻烦了，可以使用spark提供的Time函数。...setActiveSession函数 public static void setActiveSession(SparkSession session) 当SparkSession.GetOrCreate...然后调用GetOrCreate将会返回第一次创建的context代替本地线程重写 setDefaultSession函数 public static void setDefaultSession(SparkSession...conf函数 public RuntimeConfig conf() 运行spark 配置接口通过这个接口用户可以设置和获取与spark sql相关的所有Spark 和Hadoop配置.当获取config...emptyDataFrame函数 public Dataset emptyDataFrame() 返回一个空没有行和列的DataFrame emptyDataset函数 public <T

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Spark报错记录：Overloaded method foreachBatch with alternatives

) .appName("ForeachSink1") .getOrCreate() import spark.implicits._....appName("ForeachSink") .getOrCreate() import spark.implicits._...原因及纠错 Scala2.12版本和2.11版本的不同，对于foreachBatch()方法的实现不太一样正确代码如下 import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQuery...= SparkSession .builder() .master("local[2]") .appName("ForeachBatchSink...= SparkSession .builder() .master("local[2]") .appName("ForeachBatchSink1

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Spark SQL 快速入门系列(6) | 一文教你如何自定义 SparkSQL 函数

自定义 UDF 函数在Shell窗口中可以通过spark.udf功能用户可以自定义函数。...用户自定义聚合函数强类型的Dataset和弱类型的DataFrame都提供了相关的聚合函数，如 count()，countDistinct()，avg()，max()，min()。...val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName("UDAFDemo") .master("local...val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName("UDAFDemo1") .master("local...val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName("UDAFDemo3") .master("local

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SparkSQL快速入门系列（6）

val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL").getOrCreate...= SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL").getOrCreate() val sc: SparkContext...= SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL") .getOrCreate() val sc: SparkContext...spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL") .getOrCreate()...val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL").getOrCreate

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spark2.2 SparkSession思考与总结1

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