我尝试在spark中读取一个csv文件，我想拆分以逗号分隔的行，以便我有一个带有二维数组的RDD。我是Spark的新手。我试着这样做:publicclassSimpleApp{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Stringmaster="local[2]";StringcsvInput="/home/userName/Downloads/countrylist.csv";StringcsvOutput="/home/userName/Downloads/countrylist";JavaSparkContextsc=ne
我在我的Java应用程序中使用ApacheSpark。我有两个DataFrame小号:df1和df2.df1包含Row与email,firstName和lastName.df2包含Row与email.我想创建一个DataFrame:df3包含df1中的所有行,df2中不存在哪个电子邮件.有没有办法用ApacheSpark做到这一点？我试图创建JavaRDD来自df1和df2通过类型转换它们toJavaRDD()和过滤df1包含所有电子邮件，然后使用subtract,但我不知道如何映射新的JavaRDD至ds1得到DataFrame.基本上我需要df1中的所有行谁的邮箱不在df2.Dat
我用的是SparkStandalone单机，128G内存，32核。以下是我认为与我的问题相关的设置:spark.storage.memoryFraction0.35spark.default.parallelism50spark.sql.shuffle.partitions50我有一个Spark应用程序，其中有一个用于1000个设备的循环。对于每个循环(设备)，它都会准备特征向量，然后调用MLLib的k-Means。在循环的第25到30次迭代(处理第25到第30个设备)时，它遇到了“Java.lang.OutOfMemoryError:Java堆空间”的错误。我尝试将memoryFra
我正在使用Spark2.2，我正在尝试从Kafka读取JSON消息，将它们转换为DataFrame并将它们作为Row:spark.readStream().format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers","localhost:9092").option("subscribe","topic").load().select(col("value").cast(StringType).as("col")).writeStream().format("console").start();有了这个我可以实现:+-----------------
很抱歉提出新手问题。通过引用与值传递很难!所以我有一个具有相当大数据结构的类——多维数组。我需要从另一个类访问这些数组。我可以只公开数组并执行经典的objectWithStructures.structureOne。或者，我可以做setter/getter:添加一个像publicint[][][]getStructureOne()这样的方法。有一个getter会复制多维数组吗？或者它是否通过引用传递它而你不能改变引用的对象？我担心内存和性能。但是公开数据结构，如果不导致复制则速度更快，这似乎是一种糟糕的编码习惯。附录:那么当我使用getter方法返回对对象(例如数组)的引用时，该对象是
假设我有这个层次结构:publicabstractclassAbstractEntityimplementsCloneable{...publicAbstractEntityclone(){Clonercloner=newCloner();AbstractEntitycloned=cloner.deepClone(this);returncloned;}}publicclassEntityAextendsAbstractEntity{...}这很好用，我能做到:EntityAe1=newEntityA();EntityAe2=(EntityA)e1.clone();但我必须手动进行类型
我一直在使用Java8VS对lambda性能进行一些演示测试。Java8公共(public)函数。案例如下:我有一个10人的名单(5男5女)。我想知道哪个女人的年龄在18到25岁之间现在，当我执行这些步骤一百万次时，结果将是:LambdawithForEachtook:395ms(396msusingJUnit)Publicfunctionstook:173ms(169msusingJUnit)LambdawithCollecttook:334ms(335msusingJUnit)现在我没想到lambda的执行时间比常规函数长两倍到六倍。所以，现在我很想知道我是否在这里遗漏了什么。可以
我在AWS上启动一个spark集群，有一个master和60个核心:下面是启动的命令，基本上每个核心2个executor，一共120个executor:spark-submit--deploy-modecluster--masteryarn-cluster--driver-memory180g--driver-cores26--executor-memory90g--executor-cores13--num-executors120然而，在作业跟踪器中，只有119个执行程序:我认为应该有1个驱动程序+120个工作执行程序。但是，我看到的是119个executor，其中包括1个driv
我在EMR4.6.0+Spark1.6.1上运行这段代码:valsqlContext=SQLContext.getOrCreate(sc)valinputRDD=sqlContext.read.json(input)try{inputRDD.filter("`first_field`isnotnullOR`second_field`isnotnull").toJSON.coalesce(10).saveAsTextFile(output)logger.info("DONE!")}catch{casee:Throwable=>logger.error("ERROR"+e.getMessa
我最近开始尝试使用Spark和Java。我最初使用RDD完成了著名的WordCount示例，一切都按预期进行。现在我正在尝试实现我自己的示例，但使用的是DataFrames而不是RDD。所以我正在从文件中读取数据集DataFramedf=sqlContext.read().format("com.databricks.spark.csv").option("inferSchema","true").option("delimiter",";").option("header","true").load(inputFilePath);然后我尝试选择一个特定的列并对每一行应用一个简单的转换
