SparkLauncher 执行spark sql

时间: 2023-12-01 15:57:56 浏览: 25
SparkLauncher 可以通过以下步骤执行 Spark SQL: 1. 创建 SparkConf 对象,并设置必要的 Spark 配置,如 master、appName 等。 2. 创建 SparkSession 对象,并传入 SparkConf 对象。 3. 使用 SparkSession 对象创建 DataFrame,该 DataFrame 可以通过 SparkSession 对象的 read 方法,读取外部数据源,如 HDFS、Hive、JDBC 等。 4. 使用 DataFrame 的 API 或 Spark SQL 执行相应的数据分析操作,如过滤、聚合、排序等。 5. 将结果 DataFrame 保存到外部数据源,如 HDFS、Hive、JDBC 等,可以使用 DataFrame 的 write 方法。 完整代码示例: ```scala import org.apache.spark.launcher.SparkLauncher import org.apache.spark.sql.SparkSession object SparkSqlExample { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf = new SparkConf() .setMaster("local") .setAppName("SparkSqlExample") val spark = SparkSession.builder() .config(sparkConf) .getOrCreate() val inputPath = "/path/to/input/data" val outputPath = "/path/to/output/data" val inputDF = spark.read.text(inputPath) val filterDF = inputDF.filter("value LIKE '%spark%'") val count = filterDF.count() filterDF.write.text(outputPath) spark.stop() } } ``` 此示例使用 SparkLauncher 执行 SparkSqlExample.scala 文件。在执行过程中,会读取输入数据,并过滤包含 "spark" 的行,并将结果保存到输出数据源。

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