spark = SparkSession.builder.master("local").appName("passed_rain_analyse").getOrCreate()
时间: 2024-04-21 18:26:35 浏览: 15
这段代码是使用 Spark 构建一个本地的 SparkSession,用于启动一个 Spark 应用程序并分析降雨数据。其中:
- `SparkSession` 是 Spark 2.0 引入的新的入口点,用于创建 DataFrame、执行 SQL 查询等操作。
- `builder` 方法用于创建一个 Builder 对象,用于设置 SparkSession 的各种参数。
- `master("local")` 设置 Spark 应用程序的运行模式为本地模式,也就是在本地运行 Spark 集群。
- `appName("passed_rain_analyse")` 设置应用程序的名称为 "passed_rain_analyse"。
- `getOrCreate()` 用于获取一个已存在的 SparkSession 或创建一个新的 SparkSession。
这段代码的作用是为后续的降雨数据分析提供一个 Spark 运行环境,其中,"passed_rain_analyse" 是应用程序的名称,"local" 表示运行模式为本地模式。
相关问题
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。
error: not found: value SparkSession val spark = SparkSession.builder().appName("NaiveBayesExample").getOrCreate()
这个错误通常是因为缺少 SparkSession 的引入。你需要在代码中添加以下引入:
```
import org.apache.spark.sql.SparkSession
```
如果你已经添加了这个引入,但仍然出现这个错误,那么可能是因为你的 Spark 版本太低,没有 SparkSession 类。在 Spark 2.0 之前的版本中,你需要使用 SparkConf 和 SparkContext 来创建 SparkSession,例如:
```
val conf = new SparkConf().setAppName("NaiveBayesExample")
val sc = new SparkContext(conf)
val spark = SparkSession.builder().getOrCreate()
```
如果你使用的是 Spark 2.0 及以上版本,那么应该可以正常使用 SparkSession。