我有一个带有spark1.2.0的spark流环境，我从本地文件夹中检索数据，每次我发现一个新文件添加到该文件夹时，我都会执行一些转换。valssc=newStreamingContext(sc,Seconds(10))valdata=ssc.textFileStream(directory)为了对DStream数据进行分析，我必须将其转换为数组vararr=newArrayBuffer[String]();data.foreachRDD{arr++=_.collect()}然后我使用获得的数据提取我想要的信息并将它们保存在HDFS上。valmyRDD=sc.parallelize
我正在尝试从包含许多子目录的目录中读取文件。数据在S3中，我正在尝试这样做:valrdd=sc.newAPIHadoopFile(data_loc,classOf[org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat],classOf[org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat],classOf[org.apache.hadoop.io.NullWritable])这似乎行不通。感谢帮助 最佳答案 是的，它可以工作，
这样做的目的是为了在HDFS的第二个位置操作和保存每个数据文件的副本。我会用RddName.coalesce(1).saveAsTextFile(pathName)将结果保存到HDFS。这就是为什么我想单独处理每个文件，尽管我确信性能不会那么高效。但是，我还没有确定如何将CSV文件路径列表存储到字符串数组中，然后使用单独的RDD遍历每个路径。让我们使用以下匿名示例作为HDFS源位置:/data/email/click/date=2015-01-01/sent_20150101.csv/data/email/click/date=2015-01-02/sent_20150102.csv/
如何使用ApacheSpark将RDD[Array[Byte]]写入文件并再次读回？ 最佳答案 常见问题似乎是从BytesWritable到NullWritable出现奇怪的无法转换异常。另一个常见问题是BytesWritablegetBytes是一堆完全没有意义的废话，根本得不到字节。getBytes所做的是获取您的字节，而不是在末尾添加大量零!你必须使用copyBytesvalrdd:RDD[Array[Byte]]=???//Towriterdd.map(bytesArray=>(NullWritable.get(),newB
我正在学习Scala，我需要将自定义文件写入HDFS。我在笔记本电脑上使用vmwarefusion在Cloudera镜像上运行了自己的HDFS。这是我的实际代码:packageorg.glassfish.samplesimportorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.FileSystem;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importjava.io.PrintWriter;/***@author${user.name}*/objectApp{defmain(args:
我有一个由两个奴隶和一个主人组成的集群，我设置了一个jar(scala)给spark主人(192.168.1.64):spark-submit--masterspark://spark-master:7077--classtests.elementstarget/scala-2.10/zzz-project_2.10-1.0.jar运行一段时间后它突然停止，终端上的最后几行是...15/08/1917:45:24INFOscheduler.TaskSchedulerImpl:Addingtaskset411292.0with6tasks15/08/1917:45:24WARNsched
我想通过flatMap将函数应用于DataSet.groupBy生成的每个组。尝试调用flatMap时出现编译错误:error:valueflatMapisnotamemberoforg.apache.flink.api.scala.GroupedDataSet我的代码:varmapped=env.fromCollection(Array[(Int,Int)]())vargroups=mapped.groupBy("myGroupField")groups.flatMap(myFunction:(Int,Array[Int])=>Array[(Int,Array[(Int,Int)])
我正在使用AWS，并且我有使用Spark和Hive的工作流程。我的数据按日期分区，所以每天我的S3存储中都有一个新分区。我的问题是有一天加载数据失败，我必须重新执行该分区。接下来写的代码是:df//MydatainaDataframe.write.format(getFormat(target))//csvbydefault,butcouldbeparquet,ORC....mode(getSaveMode("overwrite"))//Appendbydefault,butinfutureitshouldbeOverwrite.partitionBy(partitionName)//
我是spark和scala的新手。我需要按降序排列我的结果计数元组，例如(course,count)。我像下面这样valresults=ratings.countByValue()valsortedResults=results.toSeq.sortBy(_._2)但是还是不行。以上述方式，它将按计数升序对结果进行排序。但我需要按降序排列。谁能帮帮我。结果如下(History,12100),(Music,13200),(Drama,143000)但我需要像下面这样显示它(Drama,143000),(Music,13200),(History,12100)谢谢
我有一个Spark程序(在Scala中)和一个SparkContext。我正在使用RDD的saveAsTextFile编写一些文件。在我的本地机器上，我可以使用本地文件路径，它与本地文件系统一起工作。在我的集群上，它适用于HDFS。我还想写入其他任意文件作为处理结果。我在我的本地机器上将它们作为常规文件写入，但希望它们进入集群上的HDFS。SparkContext似乎有一些与文件相关的方法，但它们似乎都是输入而不是输出。我该怎么做？ 最佳答案 感谢marios和kostya，但是从Spark将文本文件写入HDFS只需几个步骤。//H
