SparkLauncher 执行spark sql
时间: 2023-12-01 11:57:56 浏览: 40
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。