我需要从spark在远程配置单元服务器上执行配置单元查询，但由于某些原因我只收到列名(没有数据)。表中有可用数据，我通过HUE和javajdbc连接检查了它。这是我的代码示例:valtest=spark.read.option("url","jdbc:hive2://remote.hive.server:10000/work_base").option("user","user").option("password","password").option("dbtable","some_table_with_data").option("driver","org.apache.hive
MapReduce是一种最近似乎受到很大关注的模式，我开始在我的一个专注于事件处理管道(iPhone加速度计和GPS数据)的项目中看到它的体现。我需要为这个项目构建大量的基础设施，事实上它超过了与之交互的逻辑代码的2倍。我构建的一些组件包括EventProcessors(带有输入和输出缓冲区、计时等)、EventListeners、聚合器和分阶段管道。这让我想到了mapreduce所需的“通用”基础设施是什么。由于我经常使用.Net，我可以看到框架和语言结构中内置的映射减少基础设施。函数式语言本身就支持这种范式。似乎每种语言都可以与mapreduce一起使用。甚至还有围绕该概念构建的语
如何在单个MapReduce作业中使用Scalding(/级联)写入依赖于键的多个输出。我当然可以对所有可能的键使用.filter，但这是一个可怕的hack，它会激发许多工作。 最佳答案 有TemplatedTsv在Scalding中(从版本0.9.0rc16及更高版本)，与CascadingTemplateTsv完全相同。Tsv(args("input"),('COUNTRY,'GDP)).read.write(TemplatedTsv(args("output"),"%s",'COUNTRY))//itwillcreateadi
RDD以Array[Array[String]]格式创建并具有以下值:valrdd:Array[Array[String]]=Array(Array("4580056797","0","2015-07-2910:38:42","0","1","1"),Array("4580056797","0","2015-07-2910:38:43","0","1","1"))我想用模式创建一个数据框:valschemaString="callIdoCallIdcallTimedurationcalltypeswId"后续步骤:scala>valrowRDD=rdd.map(p=>Array(p(0
我正在连接2个数据框并选择左框的所有列，例如:valjoin_df=first_df.join(second_df,first_df("id")===second_df("id"),"left_outer")在上面我想做selectfirst_df.*。如何在join中选择一帧的所有列？ 最佳答案 别名:first_df.alias("fst").join(second_df,Seq("id"),"left_outer").select("fst.*") 关于scala-如何在连接中选择
当我从2.8.1迁移到Scala2.9.0时，除了Hadoop映射器之外，所有代码都可以正常运行。因为我有一些包装器对象，所以我提炼成以下示例:importorg.apache.hadoop.mapreduce.{Mapper,Job}objectMyJob{defmain(args:Array[String]){valjob=newJob(newConfiguration())job.setMapperClass(classOf[MyMapper])}}classMyMapperextendsMapper[LongWritable,Text,Text,Text]{overridede
假设如果直接从HDFS中提取而不是使用HBaseAPI，我们可以更快地访问数据，我们正在尝试基于HBase的表快照构建RDD。所以，我有一个名为“dm_test_snap”的快照。我似乎能够使大部分配置工作正常，但我的RDD为空(尽管快照本身中有数据)。我很难找到任何人使用Spark对HBase快照进行离线分析的示例，但我不敢相信只有我一个人在尝试让这项工作正常进行。非常感谢任何帮助或建议。这是我的代码片段:objectTestSnap{defmain(args:Array[String]){valconfig=ConfigFactory.load()valhbaseRootDir=c
我在S3中有2000万个文件，跨越大约8000天。文件按UTC时间戳组织，如下所示:s3://mybucket/path/txt/YYYY/MM/DD/filename.txt.gz。每个文件都是UTF-8文本，包含0(空)到100KB的文本(第95个百分位数，尽管有一些文件高达数MB)。使用Spark和Scala(我对两者都不熟悉，想学习)，我想保存“每日包”(其中8000个)，每个包包含当天找到的任意数量的文件。理想情况下，我想存储原始文件名及其内容。输出也应驻留在S3中并以某种适合在进一步的Spark步骤和实验中输入的格式进行压缩。一个想法是将包存储为一堆JSON对象(每行一个，
我通过Spark使用配置单元。我的spark代码中有一个Insertintopartitionedtable查询。输入数据为200+gb。当Spark写入分区表时，它会吐出非常小的文件(kb的文件)。所以现在输出分区表文件夹有5000多个小kb文件。我想将这些合并到几个大MB文件中，可能是几个200mb文件。我厌倦了使用配置单元合并设置，但它们似乎不起作用。'valresult7A=hiveContext.sql("sethive.exec.dynamic.partition=true")valresult7B=hiveContext.sql("sethive.exec.dynamic
我在AWS中创建了一个3节点(1个主节点，2个工作节点)ApacheSpark集群。我可以从主节点向集群提交作业，但是我无法让它远程工作。/*SimpleApp.scala*/importorg.apache.spark.SparkContextimportorg.apache.spark.SparkContext._importorg.apache.spark.SparkConfobjectSimpleApp{defmain(args:Array[String]){vallogFile="/usr/local/spark/README.md"//Shouldbesomefileony
