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
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
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：
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
