我在使用Scala时遇到ApacheSpark的一个问题。我正在尝试创建一个Spark应用程序，它根据用户输入打印一个RDD。输入数据是这样的:List("aaaa","aaaa","dfddf","aaaa","aaaa","dfddf","aaaa","aaaa","dfddf","aaaa","aaaa","dfddf","aaaa","aaaa","dfddf")代码是这样的:valwSchemaString="col1col2col3col4";valwSchema=StructType(wSchemaString.split("").map(fieldName=>Struc
在HDP(2.2)上使用Yarn-Client(2.6.0)上的PySpark将Hbase(0.98.4.2.2.0.0)表读取到Spark(1.2.0.2.2.0.0-82)RDD时出现奇怪的异常)植物形态:2015-04-1419:05:11,295WARN[task-result-getter-0]scheduler.TaskSetManager(Logging.scala:logWarning(71))-Losttask0.0instage0.0(TID0,hadoop-node05.mathartsys.com):java.lang.IllegalStateException
我有大量超过40列的制表符分隔文件。我想对其应用聚合，只选择几列。我认为ApacheSpark是最好的选择，因为我的文件存储在Hadoop中。我有以下程序publicclassMyPOJO{intfield1;Stringfield2;etc}JavaSparkContextsc;JavaRDDdata=sc.textFile("path/input.csv");JavaSQLContextsqlContext=newJavaSQLContext(sc);JavaRDDrdd_records=sc.textFile(data).map(newFunction(){publicRecor
我的HDFS文件路径包含我想在Spark中访问的元数据，即类似以下内容的内容:sc.newAPIHadoopFile("hdfs://.../*"),...).map(rdd=>/*accesshdfspathhere*/)在Hadoop中，我可以通过FileSplit.getPath()访问整个拆分的路径。我可以在Spark中做任何类似的事情吗，或者我是否必须将路径字符串附加到扩展NewHadoopRDD中的每个RDD元素，我认为这可能相当昂贵？ 最佳答案 在您提供给map()方法的闭包中，没有可用的元数据/执行上下文信息。你可能
我有3个RDD需要加入。valevent1001RDD:schemaRDD=[eventtype,id,location,date1][1001,4929102,LOC01,2015-01-2010:44:39][1001,4929103,LOC02,2015-01-2010:44:39][1001,4929104,LOC03,2015-01-2010:44:39]valevent2009RDD:schemaRDD=[eventtype,id,celltype,date1](不按id分组，因为我需要4个日期，具体取决于celltype)[2009,4929101,R01,2015-01
看起来RDD.take()只是在序列文件的支持下重复读取的最后一个元素。例如:valrdd=sc.sequenceFile("records.seq",classOf[LongWritable],classOf[RecordWritable])valrecords:Array[(LongWritable,RecordWritable)]=rdd.take(5)System.out.println(records.map(_._2.toString).mkString("\n"))输出:Record(3.1,2.5)Record(3.1,2.5)Record(3.1,2.5)Record
我有一个来自model.productFeatures()的RDD，它以(id,array("d",(...)))的形式返回一个RDD>。例如:(1,array("d",(0,1,2)))(2,array("d",(4,3,2)))(3,array("d",(5,3,0)))...我想计算每个数组之间的成对相关性，然后为每个id返回另一个数组具有最高相关性的id。 最佳答案 您需要做的第一件事是获取所有元素对，除了它们相同的“对角线”。>>>rdd.cartesian(rdd).filter(lambda(x,y):x!=y).co
我在S3中有一个文本文件，我想使用spark-shell将其加载到RDD中。我已经下载Spark2.3.0forHadoop.天真地，我希望我只需要设置hadoop设置就可以了。valinFile="s3a://some/path"valaccessKey="some-access-key"valsecretKey="some-secret-key"sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.access.key",accessKey)sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.secret.key",secretKey)sc.tex
我找到了类似的主题:UnderstandingSpark'scaching但这仍然不是我的问题。让我们考虑以下代码片段:选项A:rdd1=sc.textFile()rdd1.cache()rdd2=rdd1.map().partionBy()rdd3=rdd1.reduceBy().map()rdd2.cache()rdd1.unpersist()data=rdd2.collect()选项B:rdd1=sc.textFile()rdd1.cache()rdd2=rdd1.map().partionBy()rdd3=rdd1.reduceBy().map()rdd2.cache()dat
更具体地说，我如何将scala.Iterable转换为org.apache.spark.rdd.RDD？我有一个(String,Iterable[(String,Integer)])的RDD我希望将其转换为(String,RDD[String,Integer])的RDD，以便我可以将reduceByKey函数应用于内部RDD.例如我有一个RDD，其中键是人名的2个字母前缀，值是人名和他们在事件中花费的时间对的列表我的RDD是:("To",List(("Tom",50),("Tod","30"),("Tom",70),("Tod","25"),("Tod",15))("Ja",List(
