spark = SparkSession.builder.appName("test_udf").enableHiveSupport().getOrCreate() sc = spark.sparkContext sc.setLogLevel("WARN") log4jLogger = sc._jvm.org.apache.log4j LOGGER = log4jLogger.LogManager.getLogger(__name__) LOGGER.warn("logger before run...") # register udf spark.udf.register("test_udf", nested_f, 'int') # use udf in sql spark.sql("select test_udf(10)").show() LOGGER.warn("logger after run...") spark.stop()这段代码什么意思
时间: 2024-03-30 16:34:14 浏览: 15
这段代码是使用 PySpark 中的 SparkSession 创建一个名为 "test_udf" 的应用程序,启用对 Hive 的支持,然后设置日志级别为 WARN。接下来,使用 PySpark 中的 udf 函数注册一个名为 "test_udf" 的 UDF(用户自定义函数),该函数接受一个名为 nested_f 的函数作为参数,并将其返回类型定义为整数。然后在 SQL 中使用注册的 UDF(test_udf)来调用 nested_f 函数,并将参数设置为 10。最后,输出 "logger after run..." 日志信息并停止 SparkSession。
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spark = SparkSession.builder.appName('read_text').enableHiveSupport().getOrCreate()这句什么意思,这些方法什么意思
这句代码是创建一个SparkSession对象,其中:
- `SparkSession.builder`:使用`SparkSession`的建造者模式创建对象,可以通过该对象设置`SparkSession`的各种参数。
- `appName('read_text')`:设置Spark应用程序的名称为`read_text`,该名称将出现在Spark集群管理器的应用程序列表中。
- `enableHiveSupport()`:启用Hive支持,允许使用Spark来访问Hive表。
- `getOrCreate()`:创建一个新的`SparkSession`对象或获取已有的`SparkSession`对象。
在这个脚本中,我们使用`SparkSession`对象来读取文本文件和Hive表数据,并使用`spark.stop()`方法停止`SparkSession`。
spark = SparkSession.builder.appName("IrisDecisionTree").getOrCreate()是什么意思
这是在使用Apache Spark时创建一个名为"IrisDecisionTree"的SparkSession的语句。SparkSession是Spark 2.0中的一个入口点,它允许您将DataFrame API与Spark SQL,Spark Streaming和MLlib集成在一起。