idea上找不到sparksession
操作步骤如下：搭建虚拟机环境并启动Spark：需要安装好虚拟机软件，启动Spark集群，在终端中输入一些命令启动。导出打包好的项目：在Idea中项目导出为一个打包好的jar文件，以便在Spark平台上进行运行。
具体解释如下：在java里创建一个sparksession对象，用于连接spark集群。使用spark读取数据，并将其转换为dataframe。将dataframe写入hudi表中就可以实现hudi与spark，与对象存储结合使用。
可以尝试设置为本地IP地址。尝试删除.pycache目录。如果您使用Python 3，可能会在代码文件所在的目录中找到.pycache目录，其中可能会包含与Spark上下文相关的缓存文件。尝试删除.pycache目录并重新运行代码。
这样做的好处是，无论SparkSession或SparkContext是否关闭，参数的取值都会被保持下来，直到我们主动修改或重置为其他值。
SparkContext主要用于创建RDD（弹性分布式数据集）和执行操作，而不是用于读取数据。要从本地文件系统读取数据，可以使用Spark的文件读取API，例如使用SparkSession的read方法来读取本地文件系统中的数据。
sparksql的程序入口是什么
1、在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的RDD进行转换；还可以从Hive Table进行查询返回。
2、在 Spark Sql 中，有一个专门的 Aggregation strategy 用来处理聚合，我们先来看看这个策略。
3、sc 代表着 Spark 的上下文，通过该变量可以执行 Spark 的一些操作，而 sqlCtx 代表着 HiveContext 的上下文。spark-submit 在Spark0之后提供了一个统一的脚本spark-submit来提交任务。
4、支持。SparkSQL抛弃原有Shark的代码，汲取了Shark的一些优点，如内存列存储（In-Memory Columnar Storage）、Hive兼容性等，重新开发SparkSQL。
5、Kyuubi以 HiveServer2 Thrift API 为接口协议，提供Spark SQL服务。相比传统的Spark，Kyuubi主要增加了企业级特性，如果公司多租户场景较多且业务线复杂，多租户功能是比较要紧的事情比如多租户、权限、负载均衡等。
sparkcontext不可以从哪个位置读取数据
1、RESTAPI和Web服务：Spark不能直接从RESTAPI或Web服务中读取数据，需要通过其他方式将数据转换为可供Spark处理的格式后再进行处理。
2、SparkContext可以从多种不同的输入源中读取数据，包括本地文件系统、HDFS、Cassandra、HBase、Kafka等。此外，SparkContext还提供了一些常见的数据处理操作，例如转换、过滤、聚合、连接等。Spark PairedRDD是键值对的集合。
3、可以说，SparkContext是Spark的入口，相当于应用程序的main函数。在一个JVM进程中可以创建多个SparkContext，但是只能有一个处于激活状态。
sparksql参数设为永久生效
-设置参数 (一般用于Hive)2-distribute by rand()往动态分区插入数据时，在已经写好的SQL末尾加上distribute by rand()该算子只是起到打散的效果，但是我们还要设置文件的大小，以免打散后仍然有小文件。
sparkSQL去掉的na操作：sparkSQL去掉的na方法，返回的是一个DataFrameFuctions对象，此类主要是对DataFrame中值为null的行的操作，只提供三个方法，drop()删除行，fill()填充行，replace()代替行的操作。
并行度可以通过两个参数来设置，分别是 spark.default.parallelism 和 spark.sql.shuffle.partitions。前者用于设置 RDD 的默认并行度，后者在 Spark SQL 开发框架下，指定了 Shuffle Reduce 阶段默认的并行度。
spark3.0.0版本中sparksql中创建dataframe和执行sql的入口是
1、SparkSession。SparkSQL介绍说明，sparksql的程序入口是SparkSession。SparkSQL作为ApacheSpark中的一个模块，将关系处理与SparkAPI集成在一起。它是专为涉及大规模数据集的只读联机分析处理(OLAP)而设计的。
2、Spark SQL 中所有相关功能的入口点是 SQLContext 类或者它的子类， 创建一个 SQLContext 的所有需要仅仅是一个 SparkContext。
3、WAIT 0相当于NOWAIT。 参考： https：//jira.mariadb.org/browse/MDEV-11388 MariaDB Window Functions窗口函数分组取TOP N记录 窗口函数在MariaDB2版本里实现，其简化了复杂SQL的撰写，提高了可读性。
4、Spark sql是为了处理结构化数据的一个spark 模块。不同于spark rdd的基本API，spark sql接口更多关于数据结构本身与执行计划等更多信息。在spark内部，sql sql利用这些信息去更好地进行优化。
5、而case class类就是继承了Product。
为什么我下的pyspark中没有SparkSession等模块
1、这个错误通常是由于Java或Spark配置问题引起的。下面是几种可能的解决方法：检查Java是否正确安装并配置在系统环境变量中，确认环境变量JAVA_HOME的值是否正确，可以尝试在终端窗口中运行java命令来确认Java是否可以正常运行。
2、在代码中，需要设置`spark.sql.analyzer.failAmbiguousSelfJoin`配置项为`false`（默认为`true`），这样在执行SQL时就会跳过无法解析的自联接，并输出警告信息。
3、老三Py：游戏方面，我可以有我的Pygame，性能方面，我承认比较低效，大数据不是还有我的pyspark？ 老五C#：你的Pygame就是小孩子过家家的，游戏市场我已经占领，老三你可不要来。
4、第三个就是，再输入一串代码来启动分区步数的系统。
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