在Spark中创建了一个parquet文件。这是代码片段parquet_file_name=os.path.join(partition,os.path.basename(fileLocation)+".parquet")dfData=sqlContext.createDataFrame(addedColumns,schema)dfData.save(parquet_file_name,"parquet","append")我可以在Spark中读取文件内容。In[1]:sqlContext=SQLContext(sc)parquetFile=sqlContext.parquetFile
我在HDFS上有一个目录，其中每10分钟复制一个文件(现有文件被覆盖)。我想使用Spark流(1.6.0)读取文件的内容，并将其用作引用数据以将其加入其他流。我将“记住窗口”spark.streaming.fileStream.minRememberDuration设置为“600s”并设置newFilesOnly到false，因为当我启动应用程序时，我不想从已经存在的HDFS中获取初始数据。valssc=newStreamingContext(sparkConf,Seconds(2))defdefaultFilter(path:Path):Boolean=!path.getName()
问题陈述RDD分组后需要格式化Spark输出(移除CompactBuffer)输入Header1^Header2A^4BA^11AB^7AC^6DFC^7DS期望的输出(A,(4B,11A))(B,(7A))(C,(6DF,7DS))我尝试了什么valrecords=sc.textFIle("/user/chronicles/test.txt").map(x=>{valy=x.split("\\^",-1)(y(0).trim(),y(1).trim())}).groupBy(x=>x._1)records.foreach(println)输出(A,CompactBuffer((4B,
我正在尝试监视HDFS中的存储库以读取和处理复制到它的文件中的数据(将文件从本地系统复制到HDFS我使用hdfsdfs-put)，有时它会产生问题:SparkStreaming:java.io.FileNotFoundException:Filedoesnotexist:.COPYING所以我阅读了论坛中的问题和此处的问题SparkStreaming:java.io.FileNotFoundException:Filedoesnotexist:._COPYING_根据我读到的内容，问题与Spark流式传输在文件完成复制到HDFS和Github之前读取文件有关:https://githu
我在我的IntelliJIDE上运行一个spark应用程序作为Maven项目，我正在尝试创建一个rowRDD并将它们转换为数据帧并将其存储在hdfs中。SPARKVERSION:1.5.2SCALAVERSION:2.10.4我的代码:valrowRDD=dataframename.map(_.split("\t")).map(p=>Row(p(0),p(1),p(2),p(3)))它报告值拆分不是我的类包的成员并且报告应用程序不采用任何参数。存在一些依赖性问题，我需要这方面的帮助。注意:我已经完成了rowRDD的模式定义感谢支持 最佳答案
所以我想写一段代码从HadoopHBase中读取一条记录，然后将其存储到SparkRDD(ResilientDistributedDatasets)中；并读取一条RDD记录然后写入HBase。我对这两者的了解为零，我需要使用AWS云或Hadoop虚拟机。请有人指导我从头开始。 最佳答案 请使用Scala中的基本代码，我们正在使用Scala读取HBase中的数据。同样可以写个建表把数据写入HBaseimportorg.apache.hadoop.hbase.client.{HBaseAdmin,Result}importorg.apa
我有一个spark应用程序。我使用saveAsNewAPIHadoopDataset在hdfs上存储一个rdd，利用AvroKeyOutputFormat。对于大型RDD，有时我会收到太多ClosedChannelException，以至于应用程序最终中止。我在某处读到设置hadoopConf.set("fs.hdfs.impl.disable.cache","false");有帮助。以下是我如何保存我的rdd:hadoopConf.set("fs.hdfs.impl.disable.cache","false");finalJobjob=Job.getInstance(hadoopC
为了减少处理时间，我按日期对数据进行分区，以便我只使用所需的日期数据(不是完整的表格)。所以现在在HDFS中，我的表格存储如下src_tbl//maindirtrg_tbl2016-01-01//subdir2015-12-302016-01-022015-12-312016-01-032016-01-012016-01-03现在我想从src_tbl中选择min(date)这将是2016-01-01从trg_tbl我想使用>=2016-01-01(src_tblmin(date))目录中的数据2016-01-01和2016-01-03数据`如何使用Spark-scala从hdfs选择所
这个问题在这里已经有了答案:Errorjava.lang.OutOfMemoryError:GCoverheadlimitexceeded(22个答案)关闭6年前。我正在运行一个spark作业，我在spark-defaults.sh中设置了以下配置。我在名称节点中进行了以下更改。我有1个数据节点。我正在处理2GB的数据。spark.masterspark://master:7077spark.executor.memory5gspark.eventLog.enabledtruespark.eventLog.dirhdfs://namenode:8021/directoryspark.s
我有一个包含100,000条记录的Parquet文件。我想并行处理所有记录，我的处理将生成更多列。因此，如果我的Parquet文件有3列和100,000条记录，我的文件如下所示-colAcolBcolCaabbccaa1bb1cc1并行处理后，我想要一个包含相同列和3列的新Parquet文件。我的输出看起来像这样-colAcolBcolCcolDcolEcolFaabbccddeeffaa1bb1cc1dd1ee1ff1我想知道-在spark节点中并行运行后，如何将所有结果合并到1个parquet文件中？如何向现有文件添加更多列？如有任何帮助，我们将不胜感激。
