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

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。

请将以下代码修改成可以多次输入SQL获得多段数据，并不会报错Promise already completed：def spark_sql_test(m): conf = SparkConf().setAppName("test_spark_sql").setMaster("yarn").setSparkHome("/usr/local/share/spark") sc = SparkContext(conf=conf) hc = HiveContext(sc) result = hc.sql(m) spark = SparkSession.builder.appName("test_spark_sql").getOrCreate() df = spark.createDataFrame(result.rdd, result.schema) df_pd = df.toPandas() spark.stop() return df_pd

可以将函数修改为以下形式：
from pyspark.sql import SparkSession

def spark_sql_test(m):
spark = SparkSession.builder.appName("test_spark_sql").getOrCreate()
result = spark.sql(m)
df = spark.createDataFrame(result.rdd, result.schema)
df_pd = df.toPandas()
spark.stop()
return df_pd

这样修改后，可以多次调用 spark_sql_test 函数，每次传入不同的 SQL 语句进行查询，返回多段数据。同时，将 SparkConf 和 HiveContext 替换为 SparkSession 的方式，可以更加简洁地创建 SparkSession。