sparkSession.sparkContext

时间: 2023-11-28 15:46:05 浏览: 120

SparkRPC简单代码实现.pdf

### Spark RPC 简单代码实现详解 #### Spark RPC 概念与实现思路 Spark RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）是Spark 2.x版本之后引入的一种新的分布式通信机制，取代了早期版本中使用的Akka框架。Spark RPC基于Netty实现了高效的数据传输和消息传递，用于协调集群中不同节点之间的通信。 **具体实现位置**： - **核心子模块**：位于`org.apache.spark.rpc`包下。 - **对比理解**：在Spark 1.6.3版本中使用的是Akka作为底层网络通信框架；而在Spark 2.x及后续版本，则采用了基于Netty实现的RPC。 #### Spark RPC 简易代码实现下面将详细介绍Spark RPC简易代码实现的具体步骤，包括Server端、Client端以及Endpoint业务载体等关键组件的实现。 ##### 2.1. Server 端实现 1. **编写服务端RpcEnv**： - **目标**：启动一个`Endpoint`实例。 - **核心组件**：`TransportServer`，即真正的RPC服务端。 - **实现方式**：通过`RpcEnv.create`方法创建服务端环境，并指定服务名称、主机名、端口等配置。 2. **创建并启动Endpoint**： - **作用**：定义业务逻辑处理的核心载体。 - **实现方式**：继承`RpcEndpoint`抽象类，实现自定义的服务端业务逻辑。 3. **设置Endpoint**： - **操作**：通过`rpcEnv.setupEndpoint`方法注册服务端的`Endpoint`实例。 4. **等待服务结束**： - **方法**：调用`rpcEnv.awaitTermination()`来阻塞当前线程直到服务终止。 **示例代码**： ```scala package org.apache.spark import org.apache.spark.rpc.{RpcEndpoint, RpcEnv} import org.apache.spark.sql.SparkSession object RpcServerMain { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf() val sparkSession = SparkSession.builder() .config(conf) .master("local[*]") .appName("NX RPC") .getOrCreate() val sparkContext: SparkContext = sparkSession.sparkContext val sparkEnv: SparkEnv = sparkContext.env // 创建服务端 RpcEnv val rpcEnv = RpcEnv.create( HelloRpcSettings.getName(), HelloRpcSettings.getHostname(), HelloRpcSettings.getHostname(), HelloRpcSettings.getPort(), conf, sparkEnv.securityManager, 1, false ) // 创建并启动 Endpoint val helloEndpoint: RpcEndpoint = new HelloEndPoint(rpcEnv) rpcEnv.setupEndpoint(HelloRpcSettings.getName(), helloEndpoint) // 阻塞当前线程直到服务结束 rpcEnv.awaitTermination() } } ``` ##### 2.2. Client 端实现 1. **编写客户端RpcEnv**： - **目标**：获取一个`EndpointRef`，代表对服务端`Endpoint`的引用。 - **核心组件**：`TransportClient`，即真正的RPC客户端。 - **实现方式**：通过`RpcEnv.connectTo`方法连接到服务端。 2. **发送消息**： - **方法**：`send`、`ask`和`askSync`。 - **用途**：分别用于发送异步消息、发送并等待响应以及同步发送并等待响应。 **示例代码**： ```scala package org.apache.spark import org.apache.spark.rpc.{RpcAddress, RpcEndpointRef, RpcEnv} object RpcClientMain { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf() val sparkSession = SparkSession.builder() .config(conf) .master("local[*]") .appName("NX RPC Client") .getOrCreate() val sparkContext: SparkContext = sparkSession.sparkContext val sparkEnv: SparkEnv = sparkContext.env // 创建客户端 RpcEnv val rpcEnv = sparkEnv.rpcEnv // 连接到服务端 val endpointRef: RpcEndpointRef = rpcEnv.connectTo( new RpcAddress(HelloRpcSettings.getHostname(), HelloRpcSettings.getPort()) ) // 发送消息 endpointRef.send(new HelloMessage("Hello from client!")) } } ``` ##### 2.3. Endpoint 业务载体实现 1. **定义Endpoint**： - **目的**：封装具体的业务逻辑处理。 - **实现方式**：继承`RpcEndpoint`抽象类，并重写`onStart`和`onStop`方法。 2. **处理消息**： - **方法**：`receiveAndReply`或`receiveMessage`。 - **用途**：处理接收到的消息，并可选择性地发送响应。 **示例代码**： ```scala package org.apache.spark import org.apache.spark.rpc.{RpcEndpoint, RpcEndpointRef} class HelloEndPoint(rpcEnv: RpcEnv) extends RpcEndpoint { override def receiveAndReply(context: MessageContext): Unit = { context.message match { case message: HelloMessage => context.reply(s"Received: ${message.message}") } } override def receiveMessage(message: Any): Unit = {} } case class HelloMessage(message: String) ``` ### 总结通过以上介绍，我们了解了Spark RPC的基本概念、实现思路以及简易代码实现的关键步骤。在Spark 2.x及以后版本中，Spark RPC提供了更为灵活和高效的通信机制，支持更复杂的分布式应用开发。开发者可以根据实际需求，结合上述代码示例进行扩展和定制，构建出满足特定业务场景的应用程序。

`sparkSession.sparkContext`是一个SparkSession对象的属性，它返回一个SparkContext对象，用于与Spark集群进行交互。可以使用SparkContext对象来创建RDD、累加器和广播变量等。例如，以下是使用`sparkSession.sparkContext`创建一个RDD的示例： ```python # 创建一个SparkSession对象 from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate() # 使用SparkContext对象创建一个RDD rdd = spark.sparkContext.parallelize([1, 2, 3, 4, 5]) ``` 在上面的示例中，我们首先创建了一个SparkSession对象，然后使用`sparkSession.sparkContext`属性创建了一个RDD。这个RDD包含数字1到5。

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sparkSession.sparkContext

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py4j.Py4JException: Constructor org.apache.spark.sql.SparkSession([class org.apache.spark.SparkContext, class java.util.HashMap]) does not exist

sparksession.builder.master

sparksession.builder

val sc: SparkContext = spark.sparkContext

val sc: SparkContext = session.sparkContext

sc = spark.sparkContext

sc = spark.sparkContext是什么

spark=SparkSession.builder().getOrCreate()

error: not found: value SparkSession val spark = SparkSession.builder().appName("NaiveBayesExample").getOrCreate()

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