sc.newAPIHadoopRDD不断给我错误。valhBaseRDD=sc.newAPIHadoopRDD(hbase_conf,classOf[TableInputFormat],classOf[org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable],classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result]);java.lang.NoSuchMethodError:ava.lang.NoSuchMethodError:com.fasterxml.jackson.module.scala.deser.
我有一个包含两列的CSV文件id,featuresid列是一个字符串，features列是以逗号分隔的机器学习算法的特征值列表，即。“[1,4,5]”我基本上只需要在值上调用Vectors.parse()来获取vector，但我不想先转换为RDD。我想将其放入SparkDataframe，其中features列是org.apache.spark.mllib.linalg.Vector我正在使用databrickscsvapi将其读入数据框，并尝试将特征列转换为vector。有人知道如何在Java中执行此操作吗？ 最佳答案 我找到了一
对于任何软件架构师来说，这可能是一个基本问题，但我对这个概念感到困惑。假设我有一个存储在hdfs上的大型SparkDataFrame。我现在做这样的过滤操作:df_new=my_big_hdfs_df.where("my_column='testvalue'")print(type(df_new))class'pyspark.sql.dataframe.DataFrame'>df_new到底存储在哪里？如果这是普通的python，我会猜测在内存中的某个地方。但PySpark也是如此吗？或者它只是某种引用？它是否保存在hdfs中某处的磁盘上？ 最佳答案
我是Pig的新手，请多多包涵。我有两个具有相同模式的数据源:属性映射。我知道某些属性会有一个可识别的重叠属性。例如记录A:{"Name":{"First":"Foo","Last":"Bar"},"FavoriteFoods":{["Oranges","Pizza"]}}记录B:{"Name":{"First":"Foo","Last":"Bar"},"FavoriteFoods":{["BuffaloWings"]}}我想合并Name上的记录，这样:合并:{"Name":{"First":"Foo","Last":"Bar"},"FavoriteFoods":{["Oranges",
我正在尝试生成数据集中列出的性能(double)的AVG()。我收到一个ERROR1066:UnabletoopeniteratorforaliasTEST异常，我认为这是因为TEST是空的并且无法迭代。代码:flat_bus=FOREACHbussGENERATEnear,name,FLATTEN(categories)AScategory,stars;bus_grouped=GROUPflat_busBYcategory;category_avg=FOREACHbus_groupedGENERATEgroupasgrp,AVG(bus_grouped.stars);TEST=LIM
我正在尝试分析包含follower和followee对的社交网络数据。我想使用MapReduce(Hadoop)找到非对称对(A跟随B但B不跟随A)。然而，对于这对数据，我不确定mappers和onereducer应该如何处理数据，因为分离对将影响结果。谁能给我解释一下如何使用MapReduce从海量数据中找到非对称对？非常感谢。附注我希望有一种方法可以使用多个Mappers来解决此类问题，即使我可能只需要使用一个Reducer。 最佳答案 这是我解决问题的方法。(它有效，但它可能不是最佳解决方案。如果有人有更好的答案，请告诉我。)
我正在尝试拆分最初从DF创建的RDD。不确定为什么会出错。不写每个列名，但sql包含所有列名。所以，sql没有问题。valdf=sql("SELECTcol1,col2,col3,...fromtableName")rddF=df.toJavaRDDrddFtake(1)res46:Array[org.apache.spark.sql.Row]=Array([2017-02-26,100102-AF,100134402,119855,1004445,0.0000,0.0000,-3.3,0.0000,0.0000,0.0000,0.0000,0.0000,0.0000,0.0000,0
我将pyspark用于我的问题陈述，在这里，我想合并我的输出并将其作为我的其他模型的输入。但是在hdfs中，我的输出被分成几部分，因此很难将它们组合起来。所以我想将输出结果直接存储到impala表中，我该怎么做呢？ 最佳答案 要将存储在HDFS中的文件内容公开为表，您可以定义一个外部表:CREATEEXTERNALTABLEtable_name(column_1string,...)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY'\t'STOREDASTEXTFILELOCATION'/some/path/
数据已经被解析为日期时间“2018-03-0800:00:00”。我可以通过说“2018-03-0800:00:00”和“2018-03-0824:00:00”之间的位置来获取3/8/18的数据。但我想以某种方式使用Impala日期时间函数，这样我就可以每天运行它而无需手动输入每个日期。我已经通读了一些文档，但仍然感到困惑。查询Impalacursor.execute("SELECTsourceaddress,count(sourceaddress)ascountFROMtableGROUPBYsourceaddressORDERBYcountdescLIMIT10")即使我可以在查询
我是Mockito的新手。我想测试一个有一行的方法:RemoteIteratorit=fileSystem.listFiles(file,true);我在这里模拟了文件系统实例，然后我使用了下面的:FilesourceDirectory=temporaryFolder.newFolder("sourceDirectory");PathsourceDirectoryPath=newPath(sourceDirectory.toString());FilehdfsFile1=newFile(sourceDirectory.getAbsolutePath().toString(),"hdfs
