spark session是什么
时间: 2023-08-10 16:48:50 浏览: 43
Spark Session是 Spark 2.0 引入的一个新的编程入口,它是 Spark SQL、DataFrames 和 Datasets 的主要入口点。Spark Session 将 SparkConf、SparkContext、SQLContext 和 HiveContext 统一在一个对象中,并提供了对 Spark 应用程序中所有功能的访问。
使用 Spark Session,可以轻松地在 Spark 应用程序中创建 DataFrames 和 Datasets,可以使用 Spark SQL 执行 SQL 查询,还可以访问 Spark 应用程序中的 RDD。Spark Session 隐藏了底层细节,使开发人员可以更加专注于业务逻辑的实现。
相关问题
spark session
Spark Session是Apache Spark 2.0引入的一个新概念,它是Spark 2.0中的入口点,用于与Spark集群通信。Spark Session封装了SparkConf、SparkContext和SQLContext,并提供了许多方便的方法来简化Spark编程。Spark Session旨在为Spark 2.0提供更加统一的编程体验。
Spark Session封装了SparkContext,因此在使用Spark Session时不需要显式地创建SparkContext。Spark Session提供了两种类型的上下文:SparkContext和SQLContext。SparkContext用于RDD编程,而SQLContext用于DataFrame和DataSet编程。Spark Session可以通过SparkConf来配置,例如设置应用程序名称、设置应用程序的master节点等。
以下是使用Spark Session创建DataFrame的示例代码:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("example-app") \
.config("spark.some.config.option", "some-value") \
.getOrCreate()
df = spark.read.json("path/to/json/file")
df.show()
```
在这个示例中,我们使用Spark Session创建了一个名为“example-app”的应用程序,并设置了一个配置选项。然后,我们使用Spark Session读取了一个JSON文件,并将其转换为DataFrame,最后打印出DataFrame的内容。
spark session设置序列化
在Spark中,可以通过设置序列化来提高性能。具体的设置方法如下:
1. 在创建SparkSession时,可以设置序列化方式:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("MyApp") \
.config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") \
.getOrCreate()
```
2. 在SparkConf中设置:
```python
from pyspark.conf import SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession
conf = SparkConf().setAppName("MyApp").set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
spark = SparkSession.builder.config(conf=conf).getOrCreate()
```
这里我们使用了KryoSerializer,它是一个高性能的Java序列化框架,可以提高Spark的性能。同时,还可以使用其他的序列化方式,例如Java的默认序列化方式或者Avro序列化方式,具体的方式可以根据实际情况进行选择。