spark-shell如何粘贴换行代码

本文介绍在Spark Shell中高效粘贴和执行多行代码的方法,解决了从IDEA复制代码时遇到的换行符识别问题,确保代码完整执行。

前言

平时经常性的有一些临时统计数据需求,用hive虽然很方便,但是等待时间有点长,spark-shell成为了我常用的一种方式,不过,一般我都是在IDEA把代码写好,然后复制到spark-shell上面,这个时候就会出现如下问题:
比如我复制如下代码(有换行):

sql(sqlText = "select statis_month,count(*) from ods.ods_app_score_m where statis_month " +
      "like '2019%' group by statis_month")
      .show()

spark-shell中竟然显示如下:

scala> sql(sqlText = "select statis_month,count(*) from ods.ods_app_score_m where statis_month " +
     |       "like '2019%' group by statis_month")
res0: org.apache.spark.sql.DataFrame = [statis_month: string, count(1): bigint]

scala>       .show()

显然sql中的部分,它自动识别了换行,dataset的算子部分它并没有识别出来,就默认为是另一段代码了

如何解决

直接看操作

scala> :paste
// Entering paste mode (ctrl-D to finish)

sql(sqlText = "select statis_month,count(*) from ods.ods_app_score_m where statis_month " +
      "like '2019%' group by statis_month")
      .show()

// Exiting paste mode, now interpreting.

[Stage 0:>                                                      (0 + 0) / 16080]

解释:

  • 输入 :paste ,进入spark-shell的复制模式
  • 粘贴所复制的内容,敲回车键
  • 按下ctrl + D开始执行代码

后记

spark-shell中有很多命令都是以:开始,比如退出为:quit,因此需要多多总结才能更加熟练使用spark-shell,可以输入:help查看常用的命令,如下:

scala> :help
All commands can be abbreviated, e.g., :he instead of :help.
:edit <id>|<line>        edit history
:help [command]          print this summary or command-specific help
:history [num]           show the history (optional num is commands to show)
:h? <string>             search the history
:imports [name name ...] show import history, identifying sources of names
:implicits [-v]          show the implicits in scope
:javap <path|class>      disassemble a file or class name
:line <id>|<line>        place line(s) at the end of history
:load <path>             interpret lines in a file
:paste [-raw] [path]     enter paste mode or paste a file
:power                   enable power user mode
:quit                    exit the interpreter
:replay [options]        reset the repl and replay all previous commands
:require <path>          add a jar to the classpath
:reset [options]         reset the repl to its initial state, forgetting all session entries
:save <path>             save replayable session to a file
:sh <command line>       run a shell command (result is implicitly => List[String])
:settings <options>      update compiler options, if possible; see reset
:silent                  disable/enable automatic printing of results
:type [-v] <expr>        display the type of an expression without evaluating it
:kind [-v] <expr>        display the kind of expression's type
:warnings                show the suppressed warnings from the most recent line which had any
### 解决方案 在终端中遇到 `bash` 报错未找到 `spark-shell` 命令的问题,通常是由以下几个原因导致的:环境变量未正确配置、安装路径不正确或权限不足。以下是针对该问题的详细分析与解决方法。 #### 1. 确认 Spark 是否正确安装 如果系统中已经安装了 `pyspark`,可能会导致冲突,尤其是在命令行中运行 `spark-shell` 时。建议先卸载 `pyspark` 并重新检查 Spark 的安装状态[^1]。 ```bash pip uninstall pyspark ``` #### 2. 配置环境变量 确保 Spark 的安装路径已正确添加到系统的环境变量中。如果没有正确配置,系统将无法识别 `spark-shell` 命令。以下是具体操作步骤: - 打开终端并编辑 `.bashrc` 或 `.zshrc` 文件(取决于使用的 Shell 类型)。 - 添加以下内容以设置 `SPARK_HOME` 和 `PATH` 环境变量: ```bash export SPARK_HOME=/path/to/spark # 替换为实际的 Spark 安装路径 export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH ``` - 保存文件后,运行以下命令使更改生效: ```bash source ~/.bashrc # 或者如果是 zsh source ~/.zshrc ``` #### 3. 检查用户权限 如果 Spark 是由其他用户安装的,当前用户可能没有足够的权限访问相关目录或执行命令。这种情况下,可以尝试切换到正确的用户(如 `hdfs` 用户)来启动 Spark[^2]。 ```bash su hdfs spark-shell ``` #### 4. 确认 Spark 的安装路径 如果上述方法均无效,可能是 Spark 的安装路径不正确或未正确解压。请确认以下几点: - Spark 是否已成功解压到指定目录。 - `spark-shell` 是否存在于 `$SPARK_HOME/bin` 目录下。 如果发现路径错误,可以重新下载并解压 Spark: ```bash wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3.3.0/spark-3.3.0-bin-hadoop3.tgz tar -xvzf spark-3.3.0-bin-hadoop3.tgz mv spark-3.3.0-bin-hadoop3 /usr/local/spark ``` #### 5. 测试 Spark 安装 完成以上步骤后,可以通过以下命令测试 Spark 是否正常工作: ```bash spark-shell --version ``` 如果输出 Spark 的版本信息,则说明安装成功。 --- ### 注意事项 - 如果使用的是 Windows 系统,请确保将 Spark 的 `bin` 目录添加到系统的 `PATH` 环境变量中。 - 如果仍然报错,可以检查日志文件(通常位于 `$SPARK_HOME/logs`)以获取更多调试信息。 ---
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