sparksql怎么查看参数值
时间: 2023-08-11 12:05:51 浏览: 83
要查看Spark SQL的参数值,可以使用以下命令:
1. 在Spark Shell中执行以下命令:
```
spark.conf.getAll
```
这将返回Spark配置的所有键值对。
2. 在Spark SQL中,可以使用以下命令查看SQL配置:
```
SHOW VARIABLES;
```
或者使用以下命令查看指定配置项的值:
```
SET spark.sql.variable=value;
```
其中,`variable`是要查看或设置的配置项名称,`value`是要设置的值。如果没有指定值,则将显示当前配置项的值。
例如,要查看`spark.sql.shuffle.partitions`配置项的值,可以执行以下命令:
```
SET spark.sql.shuffle.partitions;
```
如果要将其设置为`100`,可以执行以下命令:
```
SET spark.sql.shuffle.partitions=100;
```
相关问题
sparksql广播参数
在SparkSQL中,广播变量可以用于在执行任务时将变量传递给每个节点,以便在节点上使用。这对于需要频繁使用相同变量的任务非常有用,因为它可以减少网络传输和任务执行时间。
要在SparkSQL中使用广播变量,需要使用SparkContext的broadcast方法创建一个广播变量,并将其传递给需要使用它的任务。例如,在SQL查询中使用广播变量可以像这样:
```
val broadcastVar = sc.broadcast(Array(1, 2, 3))
spark.sql("SELECT * FROM myTable WHERE id IN (" + broadcastVar.value.mkString(", ") + ")")
```
在这个例子中,我们定义了一个包含整数的数组,并将其广播到所有节点。然后,在SQL查询中使用广播变量,以便在节点上使用该数组。注意,在使用广播变量时,需要使用value属性访问广播变量的值。
sparkSQL填充缺失值
在SparkSQL中,可以使用`fill`函数来填充缺失值。`fill`函数接受一个Map作为参数,其中Map的键是要填充的列名,值是要填充的值。下面是一个简单的示例:
假设有一个名为`people`的表,其中存在一个名为`age`的列,需要填充其中的缺失值。可以使用以下代码:
```
import org.apache.spark.sql.functions._
val filledDF = people.fill(Map("age" -> "18"))
```
这将在`age`列中填充所有缺失值为`18`。如果要填充不同的列,只需在Map中添加相应的键值对即可。