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从 Spark Shell 运行 Apache Spark

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交互式 Apache Spark Shell 提供了一个 REPL（读取执行打印循环）环境，用于一次运行一个 Spark 命令并查看结果。 此进程可用于开发和调试。 Spark 为其每个支持的语言（Scala、Python 和 R）提供了一个 shell。

运行 Apache Spark Shell

  1. 使用 ssh 命令连接到群集。 编辑以下命令，将 CLUSTERNAME 替换为群集的名称，然后输入该命令：

    ssh sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net

  2. Spark 为 Scala (spark-shell) 和 Python (pyspark) 提供 shell。 在 SSH 会话中，输入以下命令之一：

    spark-shell

# Optional configurations
# spark-shell --num-executors 4 --executor-memory 4g --executor-cores 2 --driver-memory 8g --driver-cores 4

    pyspark

# Optional configurations
# pyspark --num-executors 4 --executor-memory 4g --executor-cores 2 --driver-memory 8g --driver-cores 4

    如果打算使用任何可选配置，请确保先查阅 Apache Spark 的 OutOfMemoryError 异常。

  3. 一些基本的示例命令。 选择相关语言：

    val textFile = spark.read.textFile("/example/data/fruits.txt")
textFile.first()
textFile.filter(line => line.contains("apple")).show()

    textFile = spark.read.text("/example/data/fruits.txt")
textFile.first()
textFile.filter(textFile.value.contains("apple")).show()

  4. 查询 CSV 文件。 请注意，下面的语言适用于 spark-shell 和 pyspark。

    spark.read.csv("/HdiSamples/HdiSamples/SensorSampleData/building/building.csv").show()

  5. 查询 CSV 文件，并将结果存储在变量中：

    var data = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load("/HdiSamples/HdiSamples/SensorSampleData/building/building.csv")

    data = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load("/HdiSamples/HdiSamples/SensorSampleData/building/building.csv")

  6. 显示结果：

    data.show()
data.select($"BuildingID", $"Country").show(10)

    data.show()
data.select("BuildingID", "Country").show(10)

  7. 退出

    :q

    exit()

SparkSession 和 SparkContext 实例

默认情况下，运行 Spark Shell 时，将自动实例化 SparkSession 和 SparkContext 的实例。

若要访问 SparkSession 实例，请输入 spark。 若要访问 SparkContext 实例，请输入 sc。

重要 shell 参数

Spark Shell 命令（spark-shell 或 pyspark）支持多个命令行参数。 若要查看参数的完整列表，请使用开关 --help 启动 Spark Shell。 上述某些参数可能仅适用于 Spark Shell 包装的 spark-submit。

开关 description 示例
--master MASTER_URL 指定主 URL。 在 HDInsight 中，此值始终为 yarn。 --master yarn
--jars JAR_LIST 要包括在驱动程序和执行程序类路径中的本地 jar 的逗号分隔列表。 在 HDInsight 中，此列表包含 Azure 存储或 Data Lake Storage 的默认文件系统路径。 --jars /path/to/examples.jar
--packages MAVEN_COORDS 要包括在驱动程序和执行程序类路径中的 maven jar 坐标的逗号分隔列表。 依次搜索本地 maven 存储库、maven 中心存储库、使用 --repositories 指定的任何其他远程存储库。 坐标的格式为 groupId:artifactId:version。 --packages "com.microsoft.azure:azure-eventhubs:0.14.0"
--py-files LIST 要在 PYTHONPATH 上放置的 .zip、.egg 或 .py 文件的逗号分隔列表（仅适用于 Python）。 --pyfiles "samples.py"

后续步骤