结构化处理之Spark Session的示例分析

结构化处理之Spark Session的示例分析

SparkSession是Spark 2.0版本引入的一个新的统一的入口点，可以替代Spark 1.x中的HiveContext和SQLContext。它可以提供统一的DataFrame API来处理不同类型的数据源，包括Hive表、Parquet文件、JSON文件、JDBC数据库等。

在本文中，我们将使用SparkSession来读取Hive表和Parquet文件，并执行一些简单的查询操作。

首先，我们需要创建一个SparkSession实例：

import org.apache.spark.sql.SparkSessionval spark = SparkSession.builder() .appName("Spark Session example") .config("spark.some.config.option", "config-value") .getOrCreate()

接下来，我们可以使用SparkSession来读取Hive表：

val df = spark.table("table_name")

或者读取Parquet文件：

val df = spark.read.parquet("file_path")

然后，我们可以执行一些简单的查询操作，比如查询表中的所有数据：

df.show()

或者查询表中的某一列数据：

df.select("column_name").show()

或者根据某一列数据进行过滤：

df.filter(df("column_name") === "value").show()

最后，我们需要关闭SparkSession实例：

spark.stop()