我正在尝试结合使用Jupyter、PySpark和S3文件(通过s3a协议(protocol))。我需要org.apache.hadoop.fs.s3a.TemporaryAWSCredentialsProvider，因为我们需要使用s3sessiontoken。这是添加到hadoop-aws2.8.3+。我正在尝试以下代码:importosfrompyspark.sqlimportSparkSessionos.environ['PYSPARK_SUBMIT_ARGS']='--packagesorg.apache.hadoop:hadoop-aws:3.0.0pyspark-shel
基于https://github.com/gotthardsen/docker-hadoop-spark-workbench/tree/master/swarm我有一个带有hadoop、spark、hue和jupyternotebook设置的dockerswarm设置。我使用Hue将文件上传到hdfs，从hue或名称节点上的hdfs下载或查看文件没有问题。没有丢失block，文件检查表明一切正常。但是当我尝试在jupyter中使用pyspark访问它时，我得到:org.apache.hadoop.hdfs.BlockMissingException:Couldnotobtainbloc
我正在尝试读取一个ElasticSearch索引，它有数百万个文档，每个文档都有可变数量的字段。我有一个模式，其中有1000个字段，每个字段都有自己的名称和类型。现在，当我通过ES-Hadoop连接器创建一个RDD并稍后通过指定模式转换为一个DataFrame时，它没有说-Inputrowdoesn'thaveexpectednumberofvaluesrequiredbytheschema我有几个问题。1.是否有可能有一个RDD/DF的行包含可变数量的字段？如果不是，除了为每列中缺失的字段添加空值外，还有什么替代方法？我看到默认情况下Spark将所有内容转换为StringType，因
我正在使用带有自定义分隔符的SparkContext.newAPIHadoopFile读取多行记录文件。反正我已经准备好了，减少了我的数据。但是现在我想再次将key添加到每一行(条目)，然后将其写入ApacheParquet文件，然后将其存储到HDFS中。这个图应该可以解释我的问题。我正在寻找的是红色箭头，例如写入文件前的最后一次转换。任何的想法？我尝试了flatMap，但时间戳和浮点值导致了不同的记录。Python脚本可以是downloadedhere和样本textfilehere.我在JupyterNotebook中使用Python代码。 最佳答案
我正在加载一个文本文件，该文件采用TSV(表格分隔值)表示法，但每行中都没有键。因此，一行表示一个特定变量，随后的所有行都是该变量的值，直到出现新变量。因此我使用自定义分隔符加载文件(在JupyterNotebookPython2.7-Pyspark中):sheet=sc.newAPIHadoopFile('sample.txt','org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat','org.apache.hadoop.io.LongWritable','org.apache.hadoop.io.Text',conf={'te
我一直在努力找出我的spark作业有什么问题，它无限期地卡在我尝试将其写出到S3或HDFS(约100GParquet格式的数据)的地方。导致挂起的行:spark_df.write.save(MY_PATH,format='parquet',mode='append')我已经在覆盖和追加模式下尝试过此操作，并尝试保存到HDFS和S3，但无论如何作业都会挂起。在Hadoop资源管理器GUI中，它显示spark应用程序的状态为“正在运行”，但看起来似乎Spark实际上没有做任何事情，当我查看SparkUI时，没有作业在运行。让它起作用的一件事是在集群处于挂起状态时增加集群的大小(我在AWS上
我们正在使用以下命令使用Pyspark读取Hbase表。frompyspark.sql.typesimport*host=port=keyConv="org.apache.spark.examples.pythonconverters.ImmutableBytesWritableToStringConverter"valueConv="org.apache.spark.examples.pythonconverters.HBaseResultToStringConverter"cmdata_conf={"hbase.zookeeper.property.clientPort":port
我想在PySpark中高效地将numpy数组从工作机器(函数)保存到HDFS或从工作机器(函数)读取numpy数组。我有两台机器A和B。A有master和worker。B有一名worker。例如我想实现如下目标:if__name__=="__main__":conf=SparkConf().setMaster("local").setAppName("Test")sc=SparkContext(conf=conf)sc.parallelize([0,1,2,3],2).foreachPartition(func)deffunc(iterator):P=>forxiniterator:P
我正在使用RunJobFlow命令启动SparkEMR集群。此命令设置JobFlowRole到具有政策AmazonElasticMapReduceforEC2Role的IAM角色和AmazonRedshiftReadOnlyAccess.第一个策略包含允许所有s3权限的操作。当EC2实例启动时，它们会承担这个IAM角色，并通过STS生成临时凭证。我做的第一件事是使用com.databricks.spark.redshift从我的Redshift集群读取一个表到一个SparkDataframe中。格式并使用相同的IAM角色从redshift卸载数据，就像我为EMR所做的那样JobFlow
部署信息:"pyspark--masteryarn-client--num-executors16--driver-memory16g--executor-memory2g"我正在将一个100,000行的文本文件(hdfsdfs格式)转换为一个带有corpus=sc.textFile("my_file_name")的RDD对象。当我执行corpus.count()时，我得到了100000。我意识到所有这些步骤都是在主节点上执行的。现在，我的问题是，当我执行诸如new_corpus=corpus.map(some_function)之类的操作时，pyspark是否会自动将作业分配给所有可
