val sc: SparkContext = session.sparkContext

这段代码是在 Scala 中使用 Apache Spark 框架创建 SparkContext 对象的示例。SparkContext 是 Apache Spark 中的主要入口点，它负责与 Spark 集群进行通信，并可以用来创建 RDD、累加器和广播变量等。session 是一个 SparkSession 对象，它已经封装了 SparkContext，因此可以通过 session 直接获取 SparkContext 对象。在创建 SparkContext 对象时，需要指定应用程序名称和运行模式，例如：

val conf = new SparkConf().setAppName("MyApp").setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)

这里的应用程序名称为 "MyApp"，运行模式为本地模式，使用所有可用的 CPU 核心。如果要连接到远程 Spark 集群，需要将 "local[*]" 替换为 Spark 集群的 URL。

相关问题

val sc: SparkContext = spark.sparkContext

这段代码是Scala语言中的一段Spark代码，它的功能是创建一个`SparkContext`对象，用于连接Spark集群并进行数据处理。具体解释如下：

1. `val sc: SparkContext =`：定义了一个名为`sc`的`SparkContext`对象，并将其初始化为`spark.sparkContext`，即使用`SparkSession`对象`spark`的`sparkContext`属性创建一个新的`SparkContext`对象。

2. `spark.sparkContext`：获取`SparkSession`对象的`sparkContext`属性，即`SparkContext`对象，用于连接Spark集群并进行数据处理。

总之，这段代码是创建一个`SparkContext`对象，用于连接Spark集群并进行数据处理，其中`SparkContext`是Spark框架中的核心类之一，用于提供Spark应用程序的所有基本功能，例如创建RDD、分布式数据处理、部署和配置Spark集群等。需要注意的是，`SparkSession`对象已经包含了一个`SparkContext`对象，因此在使用`SparkSession`时，不需要再创建一个新的`SparkContext`对象。

完善如下代码:import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.{DataFrame,SparkSession} object First_Question { case class Student(name:String,age:String,sex:String) def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .appName("First_Question") .master("local[*]") .getOrCreate() val rdd: RDD[String] = spark.sparkContext.parallelize(List("张三,20,男", "李四,22,男", "李婷,23,女","赵六,21,男")) val temp: RDD[Student] = rdd.map(s => { val split_rdd: Array[String] = s.split(",") Student(split_rdd(0), split_rdd(1), split_rdd(2)) }) import spark.implicits._ // DataFrame 源数据 val dataFrame: DataFrame = temp.toDF() spark.stop() } }

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

object First_Question {
case class Student(name: String, age: Int, sex: String)

def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark: SparkSession = SparkSession
.builder()
.appName("First_Question")
.master("local[*]")
.getOrCreate()

val rdd: RDD[String] = spark.sparkContext.parallelize(List("张三,20,男", "李四,22,男", "李婷,23,女", "赵六,21,男"))

val temp: RDD[Student] = rdd.map(s => {
val split_rdd: Array[String] = s.split(",")
Student(split_rdd(0), split_rdd(1).toInt, split_rdd(2))
})

import spark.implicits._

// DataFrame 源数据
val dataFrame: DataFrame = temp.toDF()

spark.stop()
}
}