spark = SparkSession.builder \ .master("local[*]") \ .appName("PySpark ML")\ .getorCreate()

As an AI language model, I don't have the ability to create a Spark Session or run PySpark code. However, I can explain what the PySpark code you provided does.

The code initializes a SparkSession object using the builder method of the SparkSession class. The master argument specifies the URL of the cluster manager to connect to, and "local[*]" means to run Spark locally with as many worker threads as available cores. The appName argument specifies the name of the application. Finally, the getOrCreate() method returns an existing SparkSession or creates a new one if none exists.

相关问题

spark = SparkSession.builder.master("local").appName("passed_rain_analyse").getOrCreate()

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。

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。