SparkSession的使用

【Spark床头书系列】Spark SparkSession由来方法示例源码分析 它将SQLContext和HiveContext的功能合并到一个统一的接口中,并提供了更多的功能和便利性。它还提供了更多的集成选项和功能扩展,例如对结构化流处理的支持。总之,SparkSession是Apache Spark中用于与Spark集群交互的主要入口点,提供了统一的编程接口和丰富的功能,使得数据处理更加方便和高效。SparkSession的目标是为用户提供一个统一且一致的编程接口,无论是进行交互式数据探索、批处理作业还是流式处理任务,都能使用相同的代码模型和API。 阅读详情

简单的来说,SparkSession是Spark2.0版本中SparkContext更好用的接口

package com.imooc.spark

import org.apache.spark.sql.SparkSession

/**
 * @author lihanwen
 * SparkSession是spark2.0之后才有的,可以用来替代SparkContext
 */
object SparkSessionApp {
  def main(args: Array[String]) {
    val path = args(0)

    val spark = SparkSession.builder().appName("SparkSessionAPP").master("local[2]").getOrCreate()

    val people = spark.read.json(path)
    //此处可以沿用SparkContext的方法:val people = spark.read.format("json").load(path)

    people.show()
  }

}

 

理解SparkSession SparkSession是DataSet和DataFrame编写Spark程序的入口 SparkSession的功能: 创建DataFrame 以关系型数据库中表的形式生成DataFrame,之后便可以执行SQL语句,适合小数据量的操作 读取.parquet格式的文件,得到DataFrame 创建SparkSession对象: >>> spark = SparkSession.builder \ .master("local") \ ... 阅读详情

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