SparkSession詳解

一、SparkSession的作用

SparkSession是Spark 2.x版本中最主要的入口點，是操作全局上下文的核心對象，它允許用戶輕鬆訪問Spark核心功能並操作數據集。在Spark中使用SparkSession可以進行處理數據的讀取、操作、轉換和查詢等各種操作，同時還支持Spark SQL、Spark Streaming和Machine Learning等模塊的使用。

二、SparkSession的功能有

SparkSession提供了以下幾個主要功能：

1. 它是處理數據的入口點，可以連接不同的數據源。

2. 它可以用於執行各種查詢操作，包括SQL查詢和數據集操作。

3. 它可以進行數據的讀取、轉換和處理等各種操作。

4. 它支持Spark SQL、Spark Streaming和Machine Learning等模塊的使用。

三、創建SparkSession

1. 通過SparkConf創建SparkSession

    SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("appName").setMaster("local");
    SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate();

這個方法需要傳入一個SparkConf對象，該對象用於設置一些運行時的環境變數，如應用名、部署方式等。使用SparkConf創建SparkSession時，如果已經存在一個SparkSession對象，則返回該對象，否則將創建一個新的SparkSession實例。

2. 直接創建SparkSession

    SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
        .appName("appName")
        .config("spark.master", "local")
        .getOrCreate();

該方法直接通過SparkSession.builder()來創建一個SparkSession實例，並且可以在builder中通過.config()方法來設置一些參數，如應用名、master節點等。

四、SparkSession.SQL

SparkSession.SQL是Spark SQL中的一個核心組件，它允許用戶使用SQL語言來查詢和操作Spark中的數據。

在使用SparkSession進行SQL操作時，用戶需要首先把數據集轉化成DataFrame，然後再使用DataFrame API或SQL語句來對數據集進行操作。

1. DataFrame API

使用DataFrame API可以通過各種操作來修改和查詢數據，如過濾、聚合、分組等。以下是一個簡單的DataFrame API的示例：

    // 創建一份DataFrame
    Dataset<Row> df = sparkSession.read().json("./data/json/data.json");

    // 列印出數據框的模式
    df.printSchema();

    // 列印出數據框的內容
    df.show();

2. SparkSession.SQL

使用SparkSession.SQL可以使用SQL查詢語句來操作數據，以下是一個簡單的SparkSession.SQL的示例：

    // 創建一份DataFrame
    Dataset<Row> df = sparkSession.read().json("./data/json/data.json");

    // 創建一個臨時表
    df.createOrReplaceTempView("people");

    // 執行SQL查詢
    Dataset<Row> result = sparkSession.sql("SELECT * FROM people WHERE age > 21");

    // 輸出查詢結果
    result.show();

五、SparkSession需要關閉嗎

不需要。SparkSession會自動根據應用程序的生命周期來進行關閉。

    SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName("appName").getOrCreate();
    // 執行各種操作
    sparkSession.stop();

六、SparkSession.master

在創建SparkSession時，可以通過.master()方法來指定Spark應用程序運行的Master節點（即Spark集群的調度器）。

以下是一個SparkSession.master的示例：

    SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
        .appName("appName")
        .master("local[4]")
        .getOrCreate();

七、SparkSession.Builder

SparkSession.Builder用於創建SparkSession對象的構造器。在構造器中，可以設置各種參數，如應用名、Master節點、Spark配置等。

以下是一個SparkSession.Builder的示例：

    SparkSession.Builder builder = SparkSession.builder()
        .appName("appName")
        .master("local[4]");

    // 設置一些額外的Spark配置
    builder.config("spark.some.config.option", "some-value");

    // 創建SparkSession對象
    SparkSession sparkSession = builder.getOrCreate();

八、SparkSession需要導入什麼包

    import org.apache.spark.sql.Dataset;
    import org.apache.spark.sql.Row;
    import org.apache.spark.sql.SparkSession;