前期准备 import SparkApi import os from dotenv import load_dotenv, find_dotenv #以下密钥信息从控制台获取 _=load_dotenv...question = checklen(getText("user",system_message+user_message)) SparkApi.main(appid,api_key,api_secret
最后,对于其他Spark功能,我们还可以通过`sparkapi`来调用所有Spark库中的Scala接口。
通过SparkAPI读取数据 val hbaseRDD = sc.newAPIHadoopRDD(hbaseConfiguration, classOf[TableInputFormat],
jgontylsqa.jpeg] 4.总结 ---- 通过Rstudio提供的sparklyr包,你可以连接到Spark本地实例以及远程Spark集群,本文档主要讲述了R通过调用sparklyr提供的SparkAPI
Stage,也称TaskSet RDD:Resilient Distributed Datasets的简称,弹性分布式数据集,是Spark最核心的模块和类 Transformation/Action:SparkAPI
玄妙的地方在于Python在运行的过程中需要调用Spark的API,这些API的实现在JVM虚拟机里面,也就是说python脚本运行的进程同Spark的API实现不在一个进程里,当我们在Python里面调用SparkAPI
创建extensions(https://spark.rstudio.com/extensions.html),可以调用完整的SparkAPI并提供Spark包的接口。
一个典型的例子是借助sparkapi进行数据挖掘,其中一个准备好的表被传递给H2O深度学习算法。构建的深度学习模型基于测试数据估计不同的度量,这些度量可用于Spark工作流的其余部分。
栈完成,主要是pandas+sklearn+seaborn等库的使用,后需要使用spark集群,因此转移到pyspark; 现在的需求是功能等不动的前提下转移到Scala下实现,也就是通过Scala+SparkAPI
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