spark连接PostgreSQL，python连接spark

spark功能的主要入口点是

1、SparkContext是spark功能的主要入口点。SparkContext是Spark功能的主要入口，它代表了与Spark集群的连接，可以用于在集群上创建RDD、累加器、广播变量等。

2、pyspark查看默认conf，需要增加配置的默认端口。

3、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。

相关问答

Q1: spark连接数据库连接数过高

1、兄弟，数据库连接池是一种客户端行为，而不是数据库服务端行为。一个数据库可能会对应很多数据库连接池，你设置你的数据库连接池只是限制你的应用连接数量而已，还会有其他的数据库连接池去连接数据库。

2、可能是数据库性能突然变慢，连接的客户要很久才能得到响应，客户以为是自己没确认到，于是客户就不断地连接，这样会话就增加了，数据库就更忙了，最后可能会挂了。

3、这条错误信息是报告：SQL数据库当前的用户连接数太多。正如X／Open和SQL访问组SQLCAE规范（1992）所定义的那样，SQLSTATE值是一个由5个字符组成的字符串，其中包含数值或大写字母，代表各种错误或警告条件的代码。

Q2: sparksqlreadjdbc区别

1、SparkSQL相较于Hive的另外一个优点，是支持大量不同的数据源，包括hive、json、parquet、jdbc等等。SparkSQL由于身处Spark技术堆栈内，基于RDD来工作，因此可以与Spark的其他组件无缝整合使用，配合起来实现许多复杂的功能。

2、SparkSQL提供了sql访问和API访问的接口。支持访问各式各样的数据源，包括Hive， Avro， Parquet， ORC， JSON， and JDBC。

3、(5).不支持SAVEPOINT操作。(6).暂时只支持MySQL数据节点。(7).使用JDBC时，不支持rewriteBatchedStatements=true参数设置(默认为false)。(8).使用JDBC时，不支持useServerPrepStmts=true参数设置(默认为false)。

4、redis多key：value，zookeeper目录数结构的key：value都不直观，通常也需要另外实现外部存储和redis和zookeeper的数据做关系，例如sql。sparksql的支持较晚，初期streaming无法使用sparksql而是应用jdbc，导致延用惯性。

Q3: 在windows中spark的本地模式如何配置

1、最后需要配置环境变量，依次选择“我的电脑”→“属性”→“高级系统设置”→“环境变量”命令，更新环境变量中的path设置，在其后添加Cygwin的bin目录和Cygwin的usr\bin两个目录。

2、对于Spark on Yarn模式和Spark on Mesos模式还可以通过 –deploy-mode参数控制Drivers程序的启动位置。

3、独立部署模式：独立部署模式是最常见的Spark部署方式，它可以在没有其他计算框架的情况下独立运行。这种部署方式需要在每个节点上安装Spark，并配置集群环境。

4、Spark不一定非要跑在hadoop集群，可以在本地，起多个线程的方式来指定。

5、Local[N]：本地模式，使用 N 个线程。Local Cluster[Worker，core，Memory]：伪分布式模式，可以配置所需要启动的虚拟工作节点的数量，以及每个工作节点所管理的 CPU 数量和内存尺寸。

6、Spark Standalone模式下，可以在配置文件 conf/spark-env.sh中设置SPARK_WORKER_INSTANCES的值来设置单节点worker的数目。也可以设置SPARK_WORKER_CORES参数来设置每个Worker的cpu数目。

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