val sparkSession = SparkSession.builder() .appName("CreateDataFrame") .master("local[2]") .getOrCreate()

这是使用 Spark 创建一个 SparkSession 对象的代码。SparkSession 是 Spark 2.x 版本中的入口点，它可以用来创建 DataFrame、DataSet 等 Spark 中的数据结构，还可以用来执行 SQL 查询等操作。在这个代码中，我们首先使用 `builder()` 方法创建了一个 SparkSession.Builder 对象，然后使用 `appName()` 方法给 Spark 应用程序命名，使用 `master()` 方法指定 Spark 应用程序运行的模式，这里是本地模式，使用两个线程进行计算，最后使用 `getOrCreate()` 方法获取或创建一个 SparkSession 对象。如果当前应用程序已经存在一个 SparkSession 对象，则返回该对象，否则创建一个新的 SparkSession 对象。

相关问题

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。

def main(args: Array[String]): Unit = { // case class sex(userid:String,movieid:String,schema:String,sex:String,zhiye:String,pingfen:String) //1.创建SparkSession val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName("boke2") .master("local[2]") .getOrCreate()什么意思

这段代码是Scala语言中的一段Spark代码，它的功能是创建一个SparkSession对象，用于连接Spark集群并进行数据处理。具体解释如下：

1. `def main(args: Array[String]): Unit = {`：定义了一个`main`函数，入参为一个长度为`n`的字符串数组`args`，返回值类型为`Unit`，即不返回任何值。

2. `val spark: SparkSession = SparkSession.builder()`：创建一个名为`spark`的`SparkSession`对象，并调用`builder()`方法进行配置。

3. `.appName("boke2")`：设置应用程序名称为`boke2`。

4. `.master("local[2]")`：设置应用程序的部署模式为本地模式，使用2个线程。

5. `.getOrCreate()`：获取或创建一个`SparkSession`对象，如果已经存在，则获取该对象；如果不存在，则创建一个新的对象。

总之，这段代码是创建一个SparkSession对象，用于连接本地Spark集群并进行数据处理，其中`SparkSession`是Spark框架中的一个核心类，用于提供Spark应用程序的所有功能，包括读取数据、执行转换和操作、写入数据等。