我正在读取spark数据框中的文件。在第一列中，我将得到两个用“_”连接的值。我需要将第一列拆分为两列，并保持其余列不变。我将Scala与Spark结合使用例如:col1col2col3a_1xyzabcb_1lmnopq我需要有新的DF作为:col1_1col1_2col2col3a1xyzabcb1lmnopq只有一列需要拆分成两列。我尝试使用带有df.select的拆分函数，但我需要为剩余的列编写选择并考虑具有100列的不同文件，我想对所有文件使用可重用代码。 最佳答案 你可以这样做:importspark.implicits

hive>CREATETABLErecords(yearSTRING,temperatureINT,qualityINT)>ROWFORMATDELIMITED>FIELDSTERMINATEDBY'\t';FAILED:ExecutionError,returncode1fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask.MetaException(message:file:/user/hive/warehouse/recordsisnotadirectoryorunabletocreateone)如何解决错误？/user/hive/warehous

我想根据col2中的条件，并在操作col2之后，通过拆分两个元组(或Pig中的任何名称)来运行Pig脚本，进入另一列，比较两个被操纵的元组并进行额外的排除。REGISTER/home/user1/piggybank.jar;log=LOAD'../user2/hadoop_file.txt'AS(col1,col2);--log=LIMITlog1000000;isnt_filtered=FILTERlogBY(NOTcol2=='Somevalue');isnt_generated=FOREACHisnt_filteredGENERATEcol2,col1,RANDOM()*1000

我有包含以分号分隔的记录的csv文件。每行是一条记录。每条线包含图的边信息。这意味着一行看起来像下面这样:Node_X;Node_Y;5它被解释为权重为5的节点x和y之间的边或链接。我的映射器获得此输入。现在我想要实现的是使用节点聚合信息。以下示例说明了我的场景:Node_X;Node_Y;5Node_X;Node_Z;10Node_X;Node_A;60Node_Y;Node_A;20那么节点的结果应该是:Node_X;75;Node_Y;25;Node_A;80我想收集所有不同的节点并将它们与其他节点的权重之和作为权重。在我的映射器中，我可以读取边缘信息:Node_X;Node_A

当我尝试使用命令运行Scalding教程(https://github.com/Cascading/scalding-tutorial/)时配置ssh和rsync之后:$scripts/scald.rb--hdfstutorial/Tutorial0.scala我收到以下错误:com.twitter.scalding.InvalidSourceException:[com.twitter.scalding.TextLineWrappedArray(tutorial/data/hello.txt)]Dataismissingfromoneormorepathsin:List(tutori

我有一个看起来像这样的输入数据:3070801,1963,1096,,"BE","",,1,,269,6,69,,1,,0,,,,,,,3070802,1963,1096,,"US","TX",,1,,2,6,63,,0,,,,,,,,,3070803,1963,1096,,"US","IL",,1,,2,6,63,,9,,0.3704,,,,,,,3070804,1963,1096,,"US","OH",,1,,2,6,63,,3,,0.6667,,,,,,,3070805,1963,1096,,"US","CA",,1,,2,6,63,,1,,0,,,,,,,3070806,196

二叉搜索树的最近公共祖先题目详细：LeetCode.235在昨天的题目中，已经做过《二叉树的最近公共祖先》，在二叉搜索树中找最近公共祖先就显得更简单了，我们可以直接利用二叉搜索树的特点来解题：比root小的节点必定分布在其左子树上，比root大的节点必定分布在其右节点上所以将会出现三种情况：节点p、q都节点p、q都>root，说明他们都分布在右子树上，在右子树上递归寻找最近公共祖先若不满足以上两种情况，说明节点p、q分别分布在root的左右子树上，那么root就是它们的最近公共祖先Java解法（递归）：classSolution{publicTreeNodelowestCommonAncest

我有两个文件，我试图在模式匹配的基础上加入这两个文件。File1:weather.bbc.co.uk,112ads.facebook.com,113ads.amazon.co.uk,114www.sky.com,115news.bbc.co.uk,116pics.facebook.com,117File2:facebook.com,facebookbbc.co.uk,bbcnetflix.com,netflixflipkart.com,flipkartoutput:weather.bbc.co.uk,112,bbc.co.uk,bbcads.facebook.com,113,faceb

我正在尝试使用SparkStreaming将数据从一个HDFS位置读取到另一个位置下面是我在spark-shell上的代码片段但我看不到在HDFS输出目录上创建的文件能否指出如何在HDFS上加载文件scala>sc.stop()scala>importorg.apache.spark.SparkConfscala>importorg.apache.spark.streamingscala>importorg.apache.spark.streaming.{StreamingContext,Seconds}scala>valconf=newSparkConf().setMaster("l

假设我有一些数据都在同一个分区上(我之前在数据帧上执行了.coalesce(1))。我现在想对数据进行分组并对其进行聚合。如果我在数据框上使用.groupBy，这些组会被放置到不同的节点上吗？如果这是真的，我想避免这种情况，因为我想对这些组执行这些计算而不需要过多改组。 最佳答案 首先，coalesce(1)并不能保证你的所有数据都在一个节点中，要确保你必须使用repartition(1)，这将迫使您将所有数据统一在一个节点中。coalesce仅对同一节点中的分区进行分组，因此如果您的数据分布在5个节点中(每个节点中有多个分区)，它