spark session
时间: 2023-09-20 15:09:30 浏览: 53
Spark Session是Apache Spark 2.0引入的一个新概念,它是Spark 2.0中的入口点,用于与Spark集群通信。Spark Session封装了SparkConf、SparkContext和SQLContext,并提供了许多方便的方法来简化Spark编程。Spark Session旨在为Spark 2.0提供更加统一的编程体验。
Spark Session封装了SparkContext,因此在使用Spark Session时不需要显式地创建SparkContext。Spark Session提供了两种类型的上下文:SparkContext和SQLContext。SparkContext用于RDD编程,而SQLContext用于DataFrame和DataSet编程。Spark Session可以通过SparkConf来配置,例如设置应用程序名称、设置应用程序的master节点等。
以下是使用Spark Session创建DataFrame的示例代码:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("example-app") \
.config("spark.some.config.option", "some-value") \
.getOrCreate()
df = spark.read.json("path/to/json/file")
df.show()
```
在这个示例中,我们使用Spark Session创建了一个名为“example-app”的应用程序,并设置了一个配置选项。然后,我们使用Spark Session读取了一个JSON文件,并将其转换为DataFrame,最后打印出DataFrame的内容。