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。

相关问题

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`。

val spark = SparkSession .builder() .appName("test1") .master("local") .getOrCreate() 这是什么意思

这段代码是使用Apache Spark创建一个SparkSession对象的示例。SparkSession是Spark 2.0引入的新概念，用于与Spark进行交互和执行操作。在这段代码中，我们首先调用`SparkSession.builder()`方法来创建一个构建器对象，然后使用`.appName()`方法为Spark应用程序指定一个名称（在这个例子中是"test1"）。接下来，`.master()`方法用于指定Spark集群的URL或本地模式（在这里是"local"，表示在本地运行）。最后，我们调用`.getOrCreate()`方法来获取或创建一个SparkSession对象。通过这个对象，我们可以执行各种Spark操作，如读取数据、处理数据和执行分布式计算等。