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从 Spark Shell 运行 Apache Spark

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-shellpyspark

    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-shellpyspark)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.py 文件的逗号分隔列表(仅适用于 Python)。 --pyfiles "samples.py"

后续步骤