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将多语言笔记本与 Spark 内核配合使用

每个 Jupyter notebook 内核都有默认语言。例如，Spark 内核的默认语言是 Scala，而内 PySpark 核的默认语言是 Python。在 Amazon EMR 6.4.0 及更高版本中，EMRStudio 支持多语言笔记本电脑。这意味着 EMR Studio 中的每个内核除了默认语言外，还可以支持以下语言：Python、Spark、R 和 Spark SQL。

要激活此功能，请指定以下选项之一 magic 任何单元格开头的命令。

调用后，这些命令会使用相应语言的解释器在同一 Spark 会话中执行整个单元格。

细%%pyspark胞 magic 允许用户在所有 Spark 内核中编写 PySpark 代码。

%%pyspark
a = 1

细%%sql胞 magic 允许用户在所有 Spark 内核中执行 Spark SQL 代码。

%%sql
SHOW TABLES

细%%rspark胞 magic 允许用户在所有 Spark 内核中执行 SparkR 代码。

%%rspark
a <- 1

细%%scalaspark胞 magic 允许用户在所有 Spark 内核中执行 Spark Scala 代码。

%%scalaspark
val a = 1

使用临时表格在多个语言解释器之间共享数据

您还可以使用临时表格在语言解释器之间共享数据。以下示例通过单元格的 %%pyspark 用 Python 创建临时表格，并通过下列单元格的 %%scalaspark 从 Scala 该表中读取数据。

%%pyspark
df=spark.sql("SELECT * from nyc_top_trips_report LIMIT 20")
# create a temporary table called nyc_top_trips_report_view in python
df.createOrReplaceTempView("nyc_top_trips_report_view")

%%scalaspark
// read the temp table in scala
val df=spark.sql("SELECT * from nyc_top_trips_report_view")
df.show(5)