spark.stop()

根据提供的引用内容，可以看出这是关于Spark的代码和日志信息。其中，引用是SparkConf的初始化代码，引用是SparkContext添加JAR文件的日志信息。

对于你的问题，"spark.stop()"是用来停止SparkContext的方法。当调用该方法时，SparkContext会停止并释放资源。

以下是一个示例代码演示如何使用"spark.stop()"停止SparkContext：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object SparkStopExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("Spark Stop Example")
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 执行一些Spark操作...

    sc.stop() // 停止SparkContext
  }
}

请注意，上述示例是使用Scala编写的，如果你使用的是其他编程语言，可以根据相应的语法进行调用。

相关问题

pyspark spark.stop

在使用PySpark时，为了关闭Spark会话，可以使用`spark.stop()`方法。这个方法会停止当前正在运行的Spark应用程序并释放资源。当不再需要Spark会话时，我们可以使用这个方法来关闭它。在给定的代码示例中，最后一行`spark.stop()`就是用来关闭Spark会话的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [spark常用命令&操作(简单例子)——pyspark](https://blog.csdn.net/weixin_42817995/article/details/115325350)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pyspark-快速开始](https://blog.csdn.net/wc781708249/article/details/78260749)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

spark = SparkSession.builder.appName("test_udf").enableHiveSupport().getOrCreate() sc = spark.sparkContext sc.setLogLevel("WARN") log4jLogger = sc._jvm.org.apache.log4j LOGGER = log4jLogger.LogManager.getLogger(__name__) LOGGER.warn("logger before run...") # register udf spark.udf.register("test_udf", nested_f, 'int') # use udf in sql spark.sql("select test_udf(10)").show() LOGGER.warn("logger after run...") spark.stop()这段代码什么意思

这段代码是使用 PySpark 中的 SparkSession 创建一个名为 "test_udf" 的应用程序，启用对 Hive 的支持，然后设置日志级别为 WARN。接下来，使用 PySpark 中的 udf 函数注册一个名为 "test_udf" 的 UDF（用户自定义函数），该函数接受一个名为 nested_f 的函数作为参数，并将其返回类型定义为整数。然后在 SQL 中使用注册的 UDF（test_udf）来调用 nested_f 函数，并将参数设置为 10。最后，输出 "logger after run..." 日志信息并停止 SparkSession。