spark2.2 SparkSession思考与总结1

问题导读

1.你认为为何出现SparkSession?
2.SparkSession如何创建RDD?
3.SparkSession通过那个类来实例化?
4.bulider包含哪些函数?


为何出现SparkSession
对于spark1.x的版本,我们最常用的是rdd,如果我们想使用DataFrame,则需要通过rdd转换。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。所以官网用SparkSession封装了SQLContext和HiveContext。然而在2.2版本中,StreamingContext还是单独存在的。所以我们在使用SparkStreaming,还必须使用StreamingContext来作为入口。

SparkSession如何创建RDD
这里如果你思考的话,可能会想,spark2是否还支持rdd。当然还是支持的。
这里以下面为例:
我们进入spark-shell,通过SparkSession获取sparkContext

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?

1
val sc = spark.sparkContext


640?wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1 

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1
sc.makeRDD(List( 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ))


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?

1
val rddlist = sc.makeRDD(List( 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ))


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?

1
val rl = rddlist.map(x = >x*x)


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?

1
2
println(rl.collect.mkString( "," ))
1 , 4 , 9 , 16 , 25


0?wx_fmt=jpeg 

SparkSession如何实例化
通过静态类Builder来实例化。
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

2.config函数
这里有很多重载函数。其实从这里我们可以看出重载函数,是针对不同的情况,使用不同的函数,但是他们的功能都是用来设置配置项的。
1.config(SparkConf conf)
根据给定的SparkConf设置配置选项列表。
2.config(String key, boolean value)
设置配置项,针对值为boolean的
3.config(String key, double value)
设置配置项,针对值为double的
4.config(String key, long value)
设置配置项,针对值为long 的
5.config(String key, String value)
设置配置项,针对值为String 的

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

5.master函数
master(String master)
设置Spark master URL 连接,比如"local" 设置本地运行,"local[4]"本地运行4cores,或则"spark://master:7077"运行在spark standalone 集群。
值类型:SparkSession.Builder

6.withExtensions函数
withExtensions(scala.Function1 f)
这允许用户添加Analyzer rules, Optimizer rules, Planning Strategies 或则customized parser.这一函数我们是不常见的。
值类型:SparkSession.Builder

了解了上面函数,对于官网提供的SparkSession的实例化,我们则更加容易理解

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?

1
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4
5
SparkSession.builder
     .master( "local" )
     .appName( "Word Count" )
     .config( "spark.some.config.option" , "some-value" )
     .getOrCreate()



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