我试图在另一个转换中转换RDD。因为，RDD转换和操作只能由驱动程序调用，我收集了第二个RDD并尝试在其他转换中对其应用转换，如下所示valname_match=first_names.map(y=>(y,first_names_collection.value.filter(z=>soundex.difference(z,y)==4)))上面的代码抛出了下面的异常org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.yarn.exceptions.ApplicationAttemptNotFoundException):App
我正在尝试将一些数据从HDFS加载到HBase，如下所示:Stringdir="/tmp/eloued";Configurationconfig=HBaseConfiguration.create();config.set(SequenceFileInputFormat.INPUT_DIR,dir);//serializationconfig.setStrings("io.serializations",config.get("io.serializations"),MutationSerialization.class.getName(),ResultSerialization.cl
我有以下情况，当我需要从列表中获取行并将其拆分时。scala>varnonErroniousBidsMap=rawBids.filter(line=>!(line(2).contains("ERROR_")||line(5)==null||line(5)==""))nonErroniousBidsMap:org.apache.spark.rdd.RDD[List[String]]=MapPartitionsRDD[108]atfilterat:33scala>nonErroniousBidsMap.take(2).foreach(println)List(0000002,15-04-0
我正在尝试拆分最初从DF创建的RDD。不确定为什么会出错。不写每个列名，但sql包含所有列名。所以，sql没有问题。valdf=sql("SELECTcol1,col2,col3,...fromtableName")rddF=df.toJavaRDDrddFtake(1)res46:Array[org.apache.spark.sql.Row]=Array([2017-02-26,100102-AF,100134402,119855,1004445,0.0000,0.0000,-3.3,0.0000,0.0000,0.0000,0.0000,0.0000,0.0000,0.0000,0
我是Python新手。我也是pysaprk的新手。我正在尝试运行一个代码，它采用一个元组的元组，看起来像这样(id,(span,mention))来执行.map(lambda(id,(span,text)):(id,text)).我正在使用的代码是:m=text\.map(lambda(id,(span,text)):(id,text))\.mapValues(lambdav:ngrams(v,self.max_ngram))\'''errortriggeredhere'''.flatMap(lambda(target,tokens):(((target,t),1)fortintoke
目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、pyspark交互式编程2、编写独立应用程序实现数据去重3、编写独立应用程序实现求平均值问题4、三个综合实例四、结果分析与实验体会一、目的与要求1、熟悉Spark的RDD基本操作及键值对操作；2、熟悉使用RDD编程解决实际具体问题的方法。二、实验内容1、pyspark交互式编程给定数据集data1.txt，包含了某大学计算机系的成绩，数据格式如下所示：Tom,DataBase,80Tom,Algorithm,50Tom,DataStructure,60Jim,DataBase,90Jim,Algorithm,60Jim,DataStructure,
我有一个关于ApacheSpark(yarn集群)的问题虽然在这段代码中，创建了10个分区但是在yarncluster中，只需要3个contatinervalsc=newSparkContext(newSparkConf().setAppName("SparkCount"))valsparktest=sc.textFile("/spark_test/58GB.dat",10)valtest=sparktest.flatMap(line=>line.split("")).map(word=>(word,1))在sparkyarn集群中，容器如何工作取决于RDD分区的数量？*因为我只有一点
我有这个代码:rdd.map(_.split("-")).filter(row=>{...})当我执行row.length时:This-is-a-test----on-split--这是一个测试--------输出分别是9和4。如果它为空，则不计算尾随分隔字符。如果我希望两个输出均为10，这里的解决方法是什么？ 最佳答案 您可以通过将-1作为限制参数传递给split来完成您想要的操作，如下所示:rdd.map(_.split("-",-1)).filter(row=>{...})顺便说一句，预期结果是11，而不是10(因为如果您想保
SparkRDD具有saveAsTxtFile函数。但是，我如何打开一个文件并将一个简单的字符串写入hadoop存储？valsparkConf:SparkConf=newSparkConf().setAppName("example")valsc:SparkContext=newSparkContext(sparkConf)sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3n.awsAccessKeyId","...")sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3n.awsSecretAccessKey","...")vallines:RDD[St
如何从当前正在处理的RDD中获取行号:valrdd2=rdd1.filter(row=>{//getrownumber}true}) 最佳答案 valrdd2=rdd1.zipWithIndex.filter{case(row,index)=>{//rownumberisindex.(butisnotfixed,unlessRDDissorted)} 关于hadoop-SparkRDD:Getrownumber，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
