SparkSession - Spark SQL 的 入口
SparkSession - Spark SQL 的 入口
翻译自:https://jaceklaskowski.gitbooks.io/mastering-apache-spark/content/spark-sql-SparkSession.html
概述
SparkSession 是 Spark SQL 的入口。使用 Dataset 或者 Datafram 编写 Spark SQL 应用的时候,第一个要创建的对象就是 SparkSession。
Note:在 Spark 2.0 中, SparkSession 合并了 SQLContext 和 HiveContext。
你可以通过 SparkSession.builder 来创建一个 SparkSession 的实例,并通过 stop 函数来停止 SparkSession。
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark: SparkSession = SparkSession.builder
.appName("My Spark Application") // optional and will be autogenerated if not specified
.master("local[*]") // avoid hardcoding the deployment environment
.enableHiveSupport() // self-explanatory, isn't it?
.config("spark.sql.warehouse.dir", "target/spark-warehouse")
.getOrCreate
你可以在一个 Spark 应用中使用多个 SparkSession, 这样子就可以通过 SparSession 将多个关系实体隔离开来(可以参考 catalog 属性)。
scala> spark.catalog.listTables.show
+------------------+--------+-----------+---------+-----------+
| name|database|description|tableType|isTemporary|
+------------------+--------+-----------+---------+-----------+
|my_permanent_table| default| null| MANAGED| false|
| strs| null| null|TEMPORARY| true|
+------------------+--------+-----------+---------+-----------+
在 SparkSession 的内部, 包含了SparkContext, SharedState,SessionState 几个对象。下表中介绍了每个对象的大体功能:
Name | Type | Description |
---|---|---|
sparkContext | SparkContext | spark功能的主要入口点。可以通过 sparkConext在集群上创建RDD, accumulators 和 broadcast variables |
existingSharedState | Option[SharedState] | 一个内部类负责保存不同session的共享状态 |
parentSessionState | Option[SessionState] | 复制父session的状态 |
下图是 SparkSession 的类和方法, 这些方法包含了创建 DataSet, DataFrame, Streaming 等等。
Method | Description |
---|---|
builder | "Opens" a builder to get or create a SparkSession instance |
version | Returns the current version of Spark. |
implicits | Use import spark.implicits._ to import the implicits conversions and create Datasets from (almost arbitrary) Scala objects. |
emptyDataset[T] | Creates an empty Dataset[T]. |
range | Creates a Dataset[Long]. |
sql | Executes a SQL query (and returns a DataFrame). |
udf | Access to user-defined functions (UDFs). |
table | Creates a DataFrame from a table. |
catalog | Access to the catalog of the entities of structured queries |
read | Access to DataFrameReader to read a DataFrame from external files and storage systems. |
conf | Access to the current runtime configuration. |
readStream | Access to DataStreamReader to read streaming datasets. |
streams | Access to StreamingQueryManager to manage structured streaming queries. |
newSession | Creates a new SparkSession. |
stop | Stops the SparkSession. |
Builder
Builder 是 SparkSession 的构造器。 通过 Builder, 可以添加各种配置。
Builder 的方法如下:
Method | Description |
---|---|
getOrCreate | 获取或者新建一个 sparkSession |
enableHiveSupport | 增加支持 hive Support |
appName | 设置 application 的名字 |
config | 设置各种配置 |
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark: SparkSession = SparkSession.builder
.appName("My Spark Application") // optional and will be autogenerated if not specified
.master("local[*]") // avoid hardcoding the deployment environment
.enableHiveSupport() // self-explanatory, isn't it?
.getOrCreate
ShareState
ShareState 是 SparkSession 的一个内部类,负责保存多个有效session之间的共享状态。下表介绍了ShareState的属性。
Name | Type | Description |
---|---|---|
cacheManager | CacheManager | 这个是 SQLContext 的支持类,会自动保存 query 的查询结果。这样子查询在执行过程中,就可以使用这些查询结果 |
externalCatalog | ExternalCatalog | 保存外部系统的 catalog |
globalTempViewManager | GlobalTempViewManager | 一个线程安全的类,用来管理 global temp view, 并提供 create , update , remove 的等原子操作,来管理这些 view |
jarClassLoader | NonClosableMutableURLClassLoader | 加载用户添加的 jar 包 |
listener | SQLListener | 一个监听类 |
sparkContext | SparkContext | Spark 的核心入口类 |
warehousePath | String | MetaStore 的地址,可以通过 spark.sql.warehouse.dir 或者 hive-site.xml 中的 hive.metastore.warehouse.dir 来指定, Spark 会覆盖 hive 的参数 |
ShareState 会使用一个 sparkContext 作为构造参数。如果可以在 CLASSPATH 中找到 hive-site.xml,ShareState 会将它加入到 sparkContext 的 hadoop configuration 中。
通过设置 log4j.logger.org.apache.spark.sql.internal.SharedState=INFO
可以看到相应的日志。
SparkSession - Spark SQL 的 入口的更多相关文章
- Spark SQL catalyst概述和SQL Parser的具体实现
之前已经对spark core做了较为深入的解读,在如今SQL大行其道的背景下,spark中的SQL不仅在离线batch处理中使用广泛,structured streamming的实现也严重依赖spa ...
- 理解Spark SQL(二)—— SQLContext和HiveContext
使用Spark SQL,除了使用之前介绍的方法,实际上还可以使用SQLContext或者HiveContext通过编程的方式实现.前者支持SQL语法解析器(SQL-92语法),后者支持SQL语法解析器 ...
- Spark SQL | 目前Spark社区最活跃的组件之一
Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件,前身是shark,但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器.查询优化器等,制约了Spark各个组件之间的相互集成,因此S ...
- spark SQL (一)初识 ,简介
一, 简介 Spark SQL是用于结构化数据处理的Spark模块.与基本的Spark RDD API不同,Spark SQL提供的接口为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息.在内部 ...
- Spark SQL内置函数
Spark SQL内置函数官网API:http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.fun ...
- Spark SQL 编程
Spark SQL的依赖 Spark SQL的入口:SQLContext 官方网站参考 https://spark.apache.org/docs/1.6.2/sql-programming-guid ...
- [Spark SQL] SparkSession、DataFrame 和 DataSet 练习
本課主題 DataSet 实战 DataSet 实战 SparkSession 是 SparkSQL 的入口,然后可以基于 sparkSession 来获取或者是读取源数据来生存 DataFrameR ...
- Spark SQL 编程API入门系列之SparkSQL的入口
不多说,直接上干货! SparkSQL的入口:SQLContext SQLContext是SparkSQL的入口 val sc: SparkContext val sqlContext = new o ...
- 初识Spark2.0之Spark SQL
内存计算平台spark在今年6月份的时候正式发布了spark2.0,相比上一版本的spark1.6版本,在内存优化,数据组织,流计算等方面都做出了较大的改变,同时更加注重基于DataFrame数据组织 ...
随机推荐
- docker compose线下安装
Compose 是一个用户定义和运行多个容器的 Docker 应用程序.在 Compose 中你可以使用 YAML 文件来配置你的应用服务.然后,只需要一个简单的命令,就可以创建并启动你配置的所有服务 ...
- Spark RDD概念学习系列之什么是Pair RDD
不多说,直接上干货! 什么是Pair RDD (1)包含键值对类型的RDD被称作Pair RDD. (2)Pair RDD通常用来进行聚合计算. (3)Pair RDD通常由普通RDD做ETL转换而来 ...
- sqlserver数据文件位置如何迁移
亲测有效的一种方式: 1.对应的数据库脱机 2.迁移物理文件 3.删除原有实例 4.附加
- SQL Server 忘记登录账号解决方法
[1] 停止SQL Server 服务 和 SQL Server Agent 服务 [2] 以管理员身份打开命令行,单用户模式启动服务.(在单用户模式下启动 SQL Server 可使计算机本地 Ad ...
- input[type='file']获取上传文件路径案例
最近在项目时,需要获取用户的上传文件的路径,便写了一个demo: <body> <input type="file" name="" valu ...
- WCF(四)windows服务寄宿
WCF常用的寄宿方式除了IIS寄宿外,还有一种方式是寄宿到windows服务中,跟随系统启动而启动. 1.在项目中选择“添加”--“新建windows服务” 2.打开系统生成的设计界面的代码,引用“u ...
- 02《UML大战需求分析》阅读笔记之二
UML虽然是一种新的工具,但同时也代表了一种新的先进的思考方法,所以学习UML的关键不在于学习语法,而是要改变思维习惯.所以我觉得我还需要系统地培养几方面的能力,如书面表达能力,归纳总结能力,“面向对 ...
- 双十一只是在搞噱头么?看看ABBYY FineReader就知道了
双十一就这样轰轰烈烈的度过了,想问恢复正常工作日的你还好么,还能好好工作么,十分钟查一次物流的有木有? 由于ABBYY FineReader 12 限量200套半价活动过于火爆,各位小主也是用实际行动 ...
- jquery获取自定义属性的值
//获取属性值 1 <div id="text" value="黑哒哒的盟友"><div> jQuery取值: $("#tex ...
- Java基础——过滤器和监听器
什么是过滤器? Servlet过滤器和Servlet十分相似,但它具有拦截客户端请求的功能,Servlet过滤器可以改变请求中的内容,来满足实际开发中的需要.对于开发人员而言,过滤器实际上就是在Web ...