解释一下这个代码spark = SparkSession.builder.master('local[2]').appName('WeatherPrediction_master01').getOrCreate() df_train = spark.read.csv("hdfs://master:9000/src_data/DClimateTrain.csv",inferSchema=False,header=True,encoding='gbk') df_test = spark.read.csv("hdfs://master:9000/src_data/DClimateTest.csv",inferSchema=False,header=True,encoding='gbk')
时间: 2023-06-08 16:04:53 浏览: 63
这段代码是用 SparkSession 构建了一个名为 "WeatherPrediction_master01" 的本地运行模式,并读入了两个文件 "DClimateTrain.csv" 和 "DClimateTest.csv",分别存储在名为 df_train 和 df_test 的 DataFrame 中。inferSchema 和 header 参数分别表示是否自动推断数据类型和是否有表头,encoding 参数表示文件编码格式为 gbk。
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。