sparkSession 设置并行度

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mob64ca12e1881c 2024-06-09 03:27:39 ©著作权

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如何设置 SparkSession 并行度

作为一名经验丰富的开发者，你需要教会刚入行的小白如何实现“sparkSession 设置并行度”。下面是具体的步骤和代码示例。

步骤

步骤	操作
步骤一	创建 SparkSession 对象
步骤二	设置并行度参数
步骤三	运行 Spark 作业

操作步骤

步骤一：创建 SparkSession 对象

首先，我们需要创建一个 SparkSession 对象，可以使用以下代码实现：

// 引入 SparkSession 模块
import org.apache.spark.sql.SparkSession

// 创建 SparkSession 对象
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Set Parallelism Example")
  .getOrCreate()

在这段代码中，我们使用 SparkSession.builder() 创建了一个 SparkSession 对象，并设置了应用程序的名称为 "Set Parallelism Example"。

步骤二：设置并行度参数

接下来，我们需要设置并行度参数，代码示例如下：

// 设置并行度参数
spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "8")

在上面的代码中，我们使用 spark.conf.set() 方法设置了 SparkSession 的并行度参数为 8。这里的 "spark.sql.shuffle.partitions" 是 SparkSQL 中控制并行度的参数，你可以根据实际需求设置不同的值。

步骤三：运行 Spark 作业

最后，我们可以编写 Spark 作业并运行，示例代码如下所示：

// 创建 DataFrame
val data = Seq(("A", 1), ("B", 2), ("C", 3))
val df = spark.createDataFrame(data).toDF("key", "value")

// 执行一个简单的操作，这里以显示 DataFrame 的内容为例
df.show()

在这段代码中，我们创建了一个简单的 DataFrame，并通过 df.show() 方法显示了 DataFrame 的内容。