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Comprendre SparkContext

Un SparkContext représente le point d'entrée vers les fonctionnalités de Spark. C'est un peu comme la clé de votre voiture. Lorsque vous exécutez une application Spark, un programme pilote (driver) démarre, contient la fonction principale, et votre SparkContext y est initialisé. PySpark crée automatiquement un SparkContext pour vous dans l'interpréteur PySpark (vous n'avez donc pas à le créer vous-même) et il est accessible par la variable sc.

Dans ce court exercice, vous allez découvrir les attributs de SparkContext dans votre interpréteur PySpark, que vous utiliserez pour le reste du cours.

Cette activité fait partie du cours

Principes de Big Data avec PySpark

Voir le cours

Instructions de l’exercice

  • Affichez la version de SparkContext dans l'interpréteur PySpark.
  • Affichez la version de Python utilisée par SparkContext dans l'interpréteur PySpark.
  • Quel est le « master » de SparkContext dans l'interpréteur PySpark?

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Print the version of SparkContext
print("The version of Spark Context in the PySpark shell is", sc.____)

# Print the Python version of SparkContext
print("The Python version of Spark Context in the PySpark shell is", ____.pythonVer)

# Print the master of SparkContext
print("The master of Spark Context in the PySpark shell is", ____.____)
Modifier et exécuter le code