我正在将csv格式的文件(字段以逗号分隔并用双引号引起来)接收到HDFS中，并开发了一个pig脚本，该脚本在我使用HQL脚本将数据插入Hive之前删除了标题行并去掉了双引号。这个过程一直运行良好；但是，今天我发现其中一个表存在数据问题。该表的文件特别有一个字符串字段，可以在双引号内包含多个逗号。这会导致某些记录的数据被错误地加载到Hive中的错误列中。我无法更改源文件的格式。目前我正在使用PiggyBankCSVExcelStorage来处理csv格式，如下所示。可以修改它以产生正确的结果吗？我还有哪些其他选择？我注意到现在还有一个CSVLoader，但还没有找到任何示例来说明如何使用
我正在尝试通过从hadoop集群获取.csv数据并将其放入PandasDataFrame来创建Spark工作流。我能够从HDFS中提取数据并将其放入RDD中，但无法将其处理到PandasDataframe中。以下是我的代码:importpandasaspdimportnumpyasnmA=sc.textFile("hdfs://localhost:9000/sales_ord_univ.csv")#thiscreatestheRDDB=pd.DataFrame(A)#thisgivesmethefollowingerror:pandas.core.common.PandasError:
errorUnexpectedmutationof"data"propvue/no-mutating-props一般情况下出现此报错是修改了父组件的值即--对prop的内容进行了修改但是我的代码并没有直接对prop进行修改但是还是报当前错误报错代码片原代码片修改代码片可以看到我把其中Props下的data改为了info再次提交就可以了！问题应该出在ESLint检测命名上一般情况下出现此报错是修改了父组件的值即–对prop的内容进行了修改但是我的代码并没有直接对prop进行修改但是还是报当前错误报错代码片git报错代码片.//Anhighlightedblock15:30errorUnexpec
很明显，有据可查的是，拆分zip文件的能力对Hadoop中作业的性能和并行化有很大影响。但是Azure是建立在Hadoop之上的，而且我在Microsoft文档中找不到的任何地方都没有提到这种影响。这不是ADL的问题吗？例如，GZip大文件现在是一种可接受的方法，还是我会遇到同样的问题，即由于压缩编解码器的选择而无法并行处理我的作业？谢谢 最佳答案 请注意，AzureDataLakeAnalytics不基于Hadoop。RojoSam是正确的，GZip是一种不好的并行化压缩格式。U-SQL会自动识别.gz文件并解压缩它们。但是，压缩
我很难从http源(例如csv，...)读取ApacheSparkDataFrame。HDFS和本地文件有效。通过使用以下命令启动spark-shell，还设法使AWSS3正常运行:spark-shell--packagesorg.apache.hadoop:hadoop-core:1.2.1然后像这样更新hadoopconf:valhadoopConf=sc.hadoopConfigurationhadoopConf.set("fs.s3.impl","org.apache.hadoop.fs.s3native.NativeS3FileSystem")hadoopConf.set("
我正在尝试使用iPython从Hive查询表。下面是我的代码的样子。sqlc=HiveContext(sc)sqlc.sql("ADDJARs3://x/y/z/jsonserde.jar")我首先创建一个新的配置单元上下文，然后尝试添加上面的jar。以下是我收到的错误消息。Py4JJavaError:Anerroroccurredwhilecallingo63.sql:java.lang.ClassNotFoundException:org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe我还可以如何将此jar添加到Spark类路径？ 最佳答案
我有一个集群配置。主人(也是奴隶)两个奴隶复制因子=1我将一个~9GB的文件movies.txt复制到hdfs中:hadoopdfs-copyFromLocalmovies.txt/input/我观察到一半的block被保存到Master，另一半分布在两个slave上。然后我想到使用以下方法格式化hadoop_stores:stop-all.shrm-rf{hadoop_store}/*hdfsnamenode-formatsshslave1rm-rf{hadoop_store}/*hdfsnamenode-formatexitsshslave2rm-rf{hadoop_store}/
我正在尝试使用sparkscala从Hive导出数据。但我收到以下错误。Causedby:java.lang.ClassNotFoundException:com.databricks.spark.csv.DefaultSource我的scala脚本如下所示。importorg.apache.spark.sql.hive.HiveContextvalsqlContext=newHiveContext(sc)valdf=sqlContext.sql("SELECT*FROMsparksdata")df.write.format("com.databricks.spark.csv").sa
文本文件以逗号分隔。但是，其中一列ex:"Issue"的值为"Other(phone,healthclub,etc)"也包含逗号。问题“Issue”的数据类型应该是什么？以及我应该如何格式化表格(行格式分隔终止)以便正确说明列(问题)中的逗号我是这样设置的:createtableconsumercomplaints(ComplaintIDint,Productstring,Subproductstring,Issuestring,Subissuestring,Statestring,ZIPcodeint,Submittedviastring,Datereceivedstring,Dat
我正在运行一个spark流应用程序，它从Kafka接收HDFS上的文件路径，应该打开这些文件并对它们执行某种计算。问题是我无法享受数据局部性的好处，因为执行程序可能在任何节点上运行，而打开文件的执行程序不一定是持有文件的执行程序。有没有一种方法可以按照我介绍的方式动态打开文件，同时保持数据局部性？谢谢，丹尼尔 最佳答案 我不确定你打开文件的意思，如果你能分享一些代码会很有帮助，但如果你使用的是sc.textFile，那是一个RDD转换。转换被集群管理器安排为任务，因此不一定会从运行DStream转换的执行器节点执行。
