# 实现SparkSession缓存
## 引言
在使用Spark进行大规模数据处理时，SparkSession是一个非常重要的组件。SparkSession是Spark 2.0引入的一个新的入口点，用于编写Spark应用程序并与Spark进行交互。在某些情况下，我们可能需要将数据缓存在SparkSession中，以提高查询性能。本文将介绍如何使用代码实现SparkSession缓存。
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原创
2023-08-20 08:35:53
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任务背景：数据的维数是指数据具有的特征数量，数据特征矩阵过大， 将导致计算量比较大，训练时间长的等问题。当数据存在冗余属性时，对多余属性剔除的过程，称为“数据降维”。降维的好处十分明显，它不仅可以数据减少对内存的占用，还能够加快学习算法的执行与收敛。请根据任务具体要求，针对原始数据集中可能存在的冗余属性进行排查，复制并保存结果。任务描述：请使用子任务1的结果数据作为数据源，判断属性“申请时间”、“
Spark学习笔记3——cache缓存和checkpoint容错机制
Spark学习笔记总结03. Spark cache和checkpoint机制1. RDD cache缓存当持久化某个RDD后，每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中，并在对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用（不需要重新计算）。这使得后续的动作变得更加迅速。RDD相关的持
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2023-06-28 13:42:52
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第一章 快速入门Spark 2.0开始，应用程序入口为SparkSession，加载不同数据源的数据，封装到DataFrame/Dataset集合数据结构中，使得编程更加简单，程序运行更加快速高效。1.1 SparkSession 应用入口SparkSession：这是一个新入口，取代了原本的SQLContext与HiveContext。对于DataFrame API的用户来说，Spark常见的混
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2023-12-06 16:38:44
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1.简述配置管理组件 *1、配置管理组件可以复杂，也可以很简单，对于简单的配置管理组件来说，只要开发一个类，可以在第一次访问它的时候，就从对应的properties文件中，读取配置项，并提供外界获取某个配置key对应的value的方法2、如果是特别复杂的配置管理组件，那么可能需要使用一些软件设计中的设计模式，比如单例模式、解释器模式可能需要管理多个不同的properties，甚至是xml类型的配
from pyspark.sql import SparkSession'''spark = SparkSession \ .builder \ .master("192.168.10.182:7077") \ .appName("Python Spark SQL basic example") \ .config("spark.some.config.op...
原创
2023-01-13 00:20:58
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lazy val spark = SparkSession
.builder
.appName(taskName)
.config("hive.exec.dynamic.partition", "true")
.config("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict")
.config("spark.sql
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2023-08-29 16:19:43
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我们在执行spark任务的时候，可能会好奇任务的执行流程是什么，dag是怎么生成的，task是在哪里启动的，driver和executor是怎么通信的，等等。下面我们通过一个简单的spark wordcount任务，来粗略了解下其中的奥秘。SparkSession对象的创建我们在开发spark作业的时候，首先会需要创建spark任务的入口类SparkSession的对象：SparkSession
一、概述spark 有三大引擎，spark core、sparkSQL、sparkStreaming，spark core 的关键抽象是 SparkContext、RDD；SparkSQL 的关键抽象是 SparkSession、DataFrame；sparkStreaming 的关键抽象是 StreamingContext、DStreamSparkSession 是 spark2.0
在2.0版本之前，使用Spark必须先创建SparkConf和SparkContext，不过在Spark2.0中只要创建一个SparkSession就够了，SparkConf、SparkContext和SQLContext都已经被封装在SparkSession当中。在与spark2.0交互之前必须先创建spark对象 val Spark = SparkSession
.builder()
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2023-11-02 12:50:46
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一、示例代码public final class JavaWordCount {private static final Pattern SPACE = Pattern.compile(" ");public static void main(String[] args) throws Exception {
if (args.length < 1) { // 保证必须有参数，此参数代表
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2023-10-20 14:02:43
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# SparkSession的本地使用
Apache Spark是一个强大的大数据处理引擎，而SparkSession是Spark中的一个重要组成部分，提供了与Spark的所有功能交互的入口。在本篇文章中，我们将探讨如何在本地环境中创建和使用SparkSession，同时给出代码示例和一些可视化图形，帮助你更好地理解这一过程。
## 什么是SparkSession？
SparkSession
# 如何配置 SparkSession：新手指南
Spark 是一个强大的分布式计算框架，而 SparkSession 是 Spark 2.0 及以后版本中用于与 Spark 交互的主要入口点。对于初学者来说，配置 SparkSession 可能会显得有些繁琐，但只要掌握了流程，便能轻松上手。本文将系统地指导你如何配置 SparkSession。
## 流程概述
在开始之前，我们先看一下配置
# 深入了解SparkSession和AppName
Apache Spark是一个快速的、通用的大数据处理框架，提供了强大的分布式计算功能。在Spark中，SparkSession是一个重要的概念，同时给Spark应用程序命名也是一个关键的步骤。本文将深入介绍SparkSession以及如何给Spark应用程序命名。
## 什么是SparkSession
在Spark 2.0中引入了Spa
Photo by Scott Evans on Unsplash阿粉第一次了解到io相关知识是在网上看面经的时候，平时只会写业务代码，面对bio，nio，多路复用器这些概念简直是一头雾水。当阿粉尝试单独去学习这些名词，发现很难学懂，如果能有一篇文章串起来讲讲他们的关系，可能对初学者来说有一定的帮助，所以便有了下面这篇文章。BIOBIO即为阻塞IO的意思，通常我们讲BIO的时候都会和服务器模型
Spark sessionSpark session 深入理解创建SparkSessionBuilder 的方法如下：设置参数读取元数据读取数据使用SparkSQL存储/读取Hive表下图是 SparkSession 的类和方法 Spark session 深入理解在Spark1.6中我们使用的叫Hive on spark，主要是依赖hive生成spark程序，有两个核心组件SQLconte
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2023-12-06 19:26:21
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# 理解多个 SparkSession 的使用
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，在大数据处理和分析中得到广泛应用。它能够处理多种数据源，同时支持多种编程语言，如 Java、Scala、Python 和 R。SparkSession 是 Spark 应用程序的入口，用来创建 DataFrame、执行 SQL 查询以及访问 Spark 功能。在某些情况下，你可能会需要在同一个应
# Java SparkSession实现指南
## 1. 简介
在开始之前，让我们先了解一下Java SparkSession。SparkSession是Apache Spark提供的用于使用Spark功能的入口点。它是在Spark 2.0版本中引入的，可以让您以编程方式创建Spark应用程序并与数据进行交互。
## 2. 实现步骤
下面是实现Java SparkSession的步骤：
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原创
2023-10-04 06:37:45
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# 如何关闭SparkSession：新手开发者指南
在大数据处理和分析的过程中，Apache Spark 是一个非常流行的选择。在使用 Spark 的时候，正确地管理 `SparkSession` 的生命周期是非常重要的，尤其是关闭它。在本文中，我将引导你了解如何优雅地关闭 `SparkSession`。
## SparkSession关闭流程
在我们详细讨论如何关闭 `SparkSess
文章目录一、SparkSession与SparkContext区别二、Spark读取Mysql数据三、Spark写入Mysql数据 一、SparkSession与SparkContext区别首先介绍一下SparkSession与SparkContext区别Application： 用户编写的Spark应用程序，Driver 即运行上述 Application 的 main() 函数并且创建 Sp
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2023-12-10 10:33:50
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