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Ejecución de Apache Spark desde el shell de Spark

Un shell interactivo de Apache Spark proporciona un entorno REPL (bucle leer, ejecutar e imprimir) para ejecutar comandos Spark de uno en uno y ver los resultados. Este proceso es útil para tareas de desarrollo y depuración. Spark proporciona un shell para cada uno de los lenguajes que admite: Scala, Python y R.

Ejecución del shell de Apache Spark

  1. Use el comando SSH para conectarse al clúster. Modifique el comando siguiente: reemplace CLUSTERNAME por el nombre del clúster y, luego, escriba el comando:

    ssh sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net

  2. Spark proporciona shells para Scala (spark-shell) y Python (pyspark). En su sesión SSH, escriba uno de los siguientes comandos:

    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

    Si tiene previsto usar una configuración opcional, asegúrese de revisar primero la excepción OutOfMemoryError de Apache Spark.

  3. Algunos comandos básicos de ejemplo. Elija el lenguaje pertinente:

    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. Consulte un archivo CSV. Tenga en cuenta que el lenguaje siguiente funciona para spark-shell y pyspark.

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

  5. Consulte un archivo CSV y almacene los resultados en una variable:

    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. Visualización de resultados:

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

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

  7. Salir

    :q

    exit()

Instancias de objetos SparkSession y SparkContext

De forma predeterminada, cuando se ejecute el shell de Spark, se crea automáticamente las instancias de los objetos SparkSession y SparkContext.

Para acceder a la instancia de SparkSession, escriba spark. Para acceder a la instancia de SparkContext, escriba sc.

Parámetros de shell importantes

El comando de shell de Spark (spark-shell o pyspark) admite muchos parámetros de línea de comandos. Para ver una lista completa de parámetros, inicie el shell de Spark con el modificador --help. Algunos de estos parámetros solo se pueden aplicar a spark-submit, que es el que incluye el shell de Spark.

switch description ejemplo
--master MASTER_URL Especifica la URL principal. En HDInsight, este valor es siempre yarn. --master yarn
--jars JAR_LIST Lista separada por comas de archivos JAR locales que se incluirán en las rutas de clase del controlador y el ejecutor. En HDInsight, esta lista se compone de las rutas de acceso al sistema de archivos predeterminado en Azure Storage o Data Lake Storage. --jars /path/to/examples.jar
--packages MAVEN_COORDS Lista separada por comas de coordenadas de Maven de archivos JAR locales que se incluirán en las rutas de clase del controlador y el ejecutor. Busca en el repositorio de Maven local, luego, en el central y, después, en cualquier repositorio remoto adicional especificado con --repositories. El formato de las coordenadas es idGrupo:idArtefacto:versión. --packages "com.microsoft.azure:azure-eventhubs:0.14.0"
--py-files LIST Solo para Python; lista separada por comas de los archivos .zip, .egg o .py que se colocarán en PYTHONPATH. --pyfiles "samples.py"

Pasos siguientes

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