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:+-----------------
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
我们需要合并两个具有不同列名的数据集，数据集之间没有公共(public)列。我们尝试了几种方法，两种方法都没有产生结果。请告诉我们如何使用ApachesparkJava合并两个数据集输入数据集1"405-048011-62815","CRCIndustries","630-0746","Dixonvalue","4444-444","3MINdustries","555-55","Dixoncouplingvalve"输入数据集2"222-2222-5555","Tata","7777-88886","WestSide","22222-22224","Reliance","33333-
我正在尝试安装spark2.3.0，更具体地说，它是spark-2.3.0-bin-hadoppo2.7'D:\spark\bin'已经添加到环境变量PATH中。同时，安装了JDK-10。未安装Hadoop。但是谷歌说spark可以在没有hadoop的情况下工作。这是错误信息C:\Users\a>spark-shellExceptioninthread"main"java.lang.ExceptionInInitializerErroratorg.apache.hadoop.util.StringUtils.(StringUtils.java:80)atorg.apache.hadoo
我有一个使用ApacheSpark的Java程序。该程序最有趣的部分如下所示:longseed=System.nanoTime();JavaRDDannotated=documents.mapPartitionsWithIndex(newInitialAnnotater(seed),true);annotated.cache();for(intiter=0;itera.sum(b));//updateoverallcounts(*)seed=System.nanoTime();//copyoverallcountswhichCountChangerusestocomputeastoch
我在yarn集群中运行我的spark应用程序。在我的代码中，我使用队列的可用核心数在我的数据集上创建分区:Datasetds=...ds.coalesce(config.getNumberOfCores());我的问题:如何以编程方式而非配置方式获取队列的可用核心数？ 最佳答案 有一些方法可以从Spark中获取集群中的执行器数量和核心数量。这是我过去使用过的一些Scala实用程序代码。您应该能够轻松地将其改编为Java。有两个关键思想:worker的数量是executor的数量减一或sc.getExecutorStorageStat
Firstofall,thankyouforthetimeinreadingmyquestion.Myquestionisthefollowing:InSparkwithJava,iloadintwodataframethedataoftwocsvfiles.Thesedataframeswillhavethefollowinginformation.DataframeAirportId|Name|City-----------------------1|Barajas|MadridDataframeairport_city_stateCity|state---------------
我正在尝试将Spark2.3.1与Java结合使用。我遵循示例inthedocumentation但在调用.fit(trainingData)时不断收到描述不佳的异常。Exceptioninthread"main"java.lang.IllegalArgumentExceptionatorg.apache.xbean.asm5.ClassReader.(UnknownSource)atorg.apache.xbean.asm5.ClassReader.(UnknownSource)atorg.apache.xbean.asm5.ClassReader.(UnknownSource)at
