我正在构建用于检测欺诈ATM卡交易的实时处理。为了有效地检测欺诈，逻辑需要卡的最后交易日期，每天(或最近24小时)的交易金额总和其中一个用例是，如果在该国家/地区的最后一次交易超过30天后在本国境外进行的卡交易，则发送可能存在欺诈的警报因此尝试将Spark流式处理视为一种解决方案。为了实现这一点(可能我缺少关于函数式编程的想法)下面是我的伪代码stream=ssc.receiverStream()//inputreceivers1=stream.mapToPair()//createskeywithcardandtransactiondateasvalues2=stream.reduc
我无法理解Java中的Spark函数实现。Thedocumentation给出了三种在map和reduce中使用函数的方法:通过lambda通过实现Function和Function2的内联类通过实现Function和Function2的内部类问题是我无法使2.和3.工作。例如，这段代码:publicintcountInline(Stringpath){Stringmaster="local";SparkConfconf=newSparkConf().setAppName("charCounterInLine").setMaster(master);JavaSparkContextsc
这是我的规范:Cassandra版本:3.0.0操作系统:MacOSXYosemite10.10.5Spark版本:1.4.1上下文:我在Cassandra中创建了一个键空间“movies”和一个表“movieinfo”。我已经按照post的指导安装并组装了一个jar文件。我编写了一个小脚本(如下)来测试我的连接:scala>sc.stopscala>importcom.datastax.spark.connector._importcom.datastax.spark.connector._scala>importorg.apache.spark.SparkConfimportorg
我正在尝试编写一个简单的流处理Spark作业，它将获取消息列表(JSON格式)，每条消息属于一个用户，计算每个用户的消息并打印前十名用户。但是，当我定义Comparator>来对减少的计数进行排序时，整个事情都失败了，并抛出了java.io.NotSerializableException。我对Spark的Maven依赖:org.apache.sparkspark-core_2.9.30.8.0-incubating我正在使用的Java代码:publicstaticvoidmain(String[]args){JavaSparkContextsc=newJavaSparkContext
我的代码算法如下第一步。获取一个hbase实体数据到hBaseRDDJavaPairRDDhBaseRDD=jsc.newAPIHadoopRDD(hbase_conf,TableInputFormat.class,ImmutableBytesWritable.class,Result.class);第二步。将hBaseRDD转换为rowPairRDD//intherowPairRDDthekeyishbase'srowkey,TheRowisthehbase'sRowdataJavaPairRDDrowPairRDD=hBaseRDD.mapToPair(***);dataRDD.r
请注意，我正在为Web应用程序使用Java和Spring。我有一个对象(objectBean)，它包含一个EnumInnerObject类型的EnumSet(enumSet)作为属性。我将此对象作为bean从我的Controller传递到我的.jspView。我使用以下.jsp代码来绑定(bind)复选框:这是我的Controllerinitbinder:@InitBinderprotectedvoidinitBinder(WebDataBinderbinder)throwsException{binder.registerCustomEditor(EnumSet.class,"enu
我有一个代码，如下所示objectErrorTest{caseclassAPIResults(status:String,col_1:Long,col_2:Double,...)deffuncA(rows:ArrayBuffer[Row])(implicitdefaultFormats:DefaultFormats):ArrayBuffer[APIResults]={//callsomeAPIanggetresultsandreturnAPIResults...}//MARK:loadpropertiesvalprops=loadProperties()privatedefloadPr
我在一个有2个工作节点的集群中运行sparkjob!我正在使用下面的代码(sparkjava)将计算的数据帧作为csv保存到工作节点。dataframe.write().option("header","false").mode(SaveMode.Overwrite).csv(outputDirPath);我试图了解spark如何在每个工作节点上写入多个部分文件。Run1)worker1有partfiles和SUCCESS；worker2有_temporarty/task*/part*每个任务都有部分文件运行。Run2)worker1有部分文件和_temporary目录；worker2
我试图了解java.util.concurrent包中的实用程序，并了解到我们可以将callable对象提交给ExecutorService，在call()方法内成功完成任务后，返回Future，其中填充了callable返回的值。我了解到所有可调用项都是使用多个线程同时执行的。当我想看看ExecutorService对批处理任务执行有多大改进时，我想到了捕获时间。以下是我尝试执行的代码-packageconcurrency;importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;importjava.util.concurrent.Callabl
我正在使用spark执行一些计算，但希望它从java应用程序提交。使用spark-submit脚本提交时它可以正常使用。有人试过这样做吗？谢谢。 最佳答案 不要忘记将包含您的代码的胖JAR添加到上下文中。valconf=newSparkConf().setMaster(...).setAppName(...).setJars("/path/to/code.jar")valsc=newSparkContext(conf) 关于java-如何在不使用spark-submit的情况下将java
