SparkSession初始化错误 - 无法使用spark.read

我尝试创建一个独立的PySpark程序,它读取csv并将其存储在hive表中 . 我在配置Spark会话, Session 和上下文对象时遇到问题 . 这是我的代码:

from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext, SparkSession
from pyspark.sql.types import *

conf = SparkConf().setAppName("test_import")
sc = SparkContext(conf=conf)
sqlContext  = SQLContext(sc)

spark = SparkSession.builder.config(conf=conf)
dfRaw = spark.read.csv("hdfs:/user/..../test.csv",header=False)

dfRaw.createOrReplaceTempView('tempTable')
sqlContext.sql("create table customer.temp as select * from tempTable")

我收到错误:

dfRaw = spark.read.csv(“hdfs:/ user /../ test.csv”,header = False)AttributeError:'Builder'对象没有属性'read'

为了使用read.csv命令,哪种配置spark会话对象的正确方法?另外,有人可以解释Session,Context和Conderence对象之间的差异吗?

回答(1)

2 years ago

无需使用 SparkContextSparkSession 来初始化Spark . SparkSession 是较新的,推荐使用的方式 .

要初始化您的环境,只需执行以下操作:

spark = SparkSession\
  .builder\
  .appName("test_import")\
  .getOrCreate()

您可以执行以下操作来运行SQL命令:

spark.sql(...)

在Spark 2.0.0之前,使用了三个单独的对象: SparkContextSQLContextHiveContext . 这些是分开使用的,具体取决于您想要做什么以及使用的数据类型 .

随着数据集/ DataFrame抽象的介绍, SparkSession 对象成为Spark环境的主要入口点 . 通过首先初始化 SparkSession (例如在名为 spark 的变量中)然后执行 spark.sparkContext / spark.sqlContext ,仍然可以访问其他对象 .