本关任务：编写一个sparksql基础程序。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握：1. 什么是SparkSQL 2. 什么是SparkSession。 什么是SparkSQL Spark SQL是用来操作结构化和半结构化数据的接口。 当每条存储记录共用已知的字段集合，数据符合此条件时，Spark SQL就会使得针对这些数据的读取和查询变得更加简单高效。具体来说，Spark SQL提供了以下三大功能： (1) Spark SQL可以从各种结构化数据源（例如JSON、Parquet等）中读取数据。 (2) Spark SQL不仅支持在Spark程序内使用SQL语句进行数据查询，也支持从类似商业智能软件Tableau这样的外部工具中通过标准数据库连接器（JDBC/ODBC）连接sparkSQL进行查询。 (3) 当在Spark程序内使用Spark SQL时，Spark SQL支持SQL与常规的Python/Java/Scala代码高度整合，包括连接RDD与SQL表、公开的自定义SQL函数接口等。 什么是SparkSession Spark中所有功能的入口点都是SparkSession类。要创建基本的SparkSession，只需使用SparkSession.builder()。 import org.apache.spark.sql.SparkSession; SparkSession spark = SparkSession .builder() .appName("Java Spark SQL基本示例") .master("local") .config("spark.some.config.option" , "some-value") .getOrCreate(); //打印spark版本号 System.out.println(spark.version()); 编程要求 请仔细阅读右侧代码，根据方法内的提示，在Begin - End区域内进行代码补充，具体任务如下： 打印spark的版本号。 测试说明 补充完代码后，点击测评，平台会对你编写的代码进行测试，当你的结果与预期输出一致时，即为通过。

<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何编写一个基础的SparkSQL程序，包括创建SparkSession和打印版本号。首先，我需要回顾一下SparkSession的相关知识。根据引用[1]，SparkSession是SQLContext和HiveContext的组合，并且内部封装了SparkContext。所以用户不需要显式创建这些对象，而是通过SparkSession来统一访问。引用[2]也提到，不需要显式创建SparkConf、SparkContext和SQLContext，这些都已经被封装在SparkSession中了。 接下来，我需要确定编写基础程序的具体步骤。首先，用户需要创建一个SparkSession实例。通常的做法是使用`SparkSession.builder`来构建，并调用`getOrCreate()`方法，这样可以复用已有的会话或新建一个。然后，用户可能需要打印Spark的版本号，这可以通过访问SparkContext的版本信息来实现，例如`spark.sparkContext.version`。 另外，用户可能想执行一个简单的SparkSQL操作，比如读取数据或执行查询。不过用户的问题主要关注创建SparkSession和打印版本号，所以可能不需要复杂的例子。但为了完整性，可以添加一个简单的DataFrame操作，比如创建一个临时视图并执行SQL查询，以展示SparkSQL的基本用法。 需要注意代码的正确性，比如导入正确的类，使用正确的语法。例如，在Scala中，可能需要导入`org.apache.spark.sql.SparkSession`，而在Python中则是`from pyspark.sql import SparkSession`。用户的问题没有指定语言，但考虑到之前的示例是Python，可能用户更倾向于Python代码，所以应该用Python来编写示例。 还需要确保代码中的步骤清晰，比如创建SparkSession、打印版本号、停止SparkSession。资源管理也很重要，使用`try-finally`块或在结束时调用`stop()`方法，以避免资源泄漏。 最后，根据用户的要求，生成相关问题，这些问题应该围绕SparkSession的更多使用场景、配置优化以及与其他组件的比较等。这有助于用户进一步探索相关主题。 总结步骤： 1. 导入必要的模块。 2. 创建SparkSession实例。 3. 打印Spark版本号。 4. 执行简单的SparkSQL操作（可选，但可以增强示例）。 5. 停止SparkSession。 6. 确保代码语法正确，符合用户指定的格式要求，比如行内公式用`$...$`，独立公式用`$$...$$`（虽然此处可能不需要数学公式，但需要遵循其他格式要求）。 7. 生成相关问题。 现在需要将这些步骤转化为具体的代码示例，并解释每个部分的作用，同时确保引用正确，引用标记放在对应的位置。</think>### 基础SparkSQL程序实现步骤 #### 1. 创建SparkSession SparkSession是SparkSQL的入口点，整合了SQLContext和HiveContext的功能。通过`SparkSession.builder`构建器创建： ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("BasicSparkSQLExample") \ .getOrCreate() ``` 此代码会自动处理SparkConf和SparkContext的配置[^2]。 #### 2. 打印版本号 通过SparkContext获取版本信息： ```python print("Spark版本号:", spark.sparkContext.version) ``` #### 3. 执行简单操作示例（可选） 创建DataFrame并执行SQL查询： ```python # 创建示例DataFrame data = [("Alice", 34), ("Bob", 45)] df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"]) df.createOrReplaceTempView("people") # 执行SQL查询 result = spark.sql("SELECT * FROM people WHERE Age > 30") result.show() ``` #### 4. 停止SparkSession 程序结束时释放资源： ```python spark.stop() ``` ### 完整代码示例 ```python from pyspark.sql import SparkSession try: # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("BasicSparkSQLDemo") \ .getOrCreate() # 打印版本号 print("当前Spark版本:", spark.sparkContext.version) # 示例操作：创建DataFrame并查询 data = [("Java", 1995), ("Python", 1991)] df = spark.createDataFrame(data, ["Language", "Year"]) df.createOrReplaceTempView("programming_languages") spark.sql("SELECT * FROM programming_languages WHERE Year > 1992").show() finally: # 确保资源释放 spark.stop() ``` #### 输出结果示例 ``` 当前Spark版本: 3.3.1 +--------+----+ |Language|Year| +--------+----+ | Java|1995| +--------+----+ ```