我正在尝试将RDBMS表提取到Hive中。我通过以下方式获得了数据框:valyearDF=spark.read.format("jdbc").option("url",connectionUrl).option("dbtable","(select*fromschema.tablenamewheresource_system_name='DB2'andperiod_year='2017')asyear2017").option("user",devUserName).option("password",devPassword).option("numPartitions",15).lo
我有一个在YARN上运行Spark的设置，我的目标是通过应用程序ID以编程方式获取Spark作业进度的更新。我的第一个想法是解析YARNGUI的HTML输出。然而，这种GUI的问题是，与spark作业关联的进度条不会定期更新，甚至大部分时间都不会更改:当作业开始时，百分比大约是10%，并且卡住了到这个值，直到工作完成。所以这样的YARN进度条与SparkJobs无关。当我单击与Spark作业对应的ApplicationMaster链接时，我将被重定向到在作业运行期间临时绑定(bind)的SparkGUI。阶段页面与Spark作业的进度非常相关。然而，它是纯HTML，因此解析起来很痛苦。
我想使用spark数据框将行转换为列。我的table是这样的Eno,Name1,A1,B1,C2,D2,E我想把它转换成Eno,n1,n2,n31,A,B,C2,D,E,Null我使用了下面的代码:-valr=spark.sqlContext.read.format("csv").option("header","true").option("inferschema","true").load("C:\\Users\\axy\\Desktop\\abc2.csv")valn=Seq("n1","n2","n3"r.groupBy("Eno").pivot("Name",n).agg(e
我在Internet上阅读了很多关于如何让Spark与S3一起工作的主题，但仍然没有任何东西可以正常工作。我已经下载了:Spark2.3.2withhadoop2.7andabove.我只从Hadoop2.7.7(匹配Spark/Hadoop版本)复制了一些库到Sparkjars文件夹:hadoop-aws-2.7.7.jarhadoop-auth-2.7.7.jaraws-java-sdk-1.7.4.jar我仍然无法使用S3N或S3A来让spark读取我的文件:对于S3A我有这个异常(exception):sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.acc
这是我的函数应用规则，colmdp_codcat,mdp_idregl,usedRefchangechangesaccordingtothedatainarraybRef.defwithMdpCodcat(bRef:Broadcast[Array[RefRglSDC]])(dataFrame:DataFrame):DataFrame={varmatchRule=falsevari=0while(i示例-我的数据框:valDF=Seq(("tt","aa","bb"),("tt1","aa1","bb2"),("tt1","aa1","bb2")).toDF("t","a","b)+--
我正在尝试使用使用hadoop2.8版本构建的spark2.2.0从spark访问S3数据，我正在使用/jars/hadoop-aws-2.8.3。jar,/jars/aws-java-sdk-s3-1.10.6.jar和/jars/aws-java-sdk-core-1.10.6.jar在类路径我得到以下异常java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/hadoop/fs/StorageStatisticsatjava.lang.Class.forName0(NativeMethod)atjava.lang.Class.forName(Class
我有一个spark数据框，我需要如下所示的键值对。我特别需要键中的列名。我想使用单个映射器传递来执行此操作。原始数据集:预期键值对:(Attribute_Name,Attribute_Value,Class),1单次映射后的预期结果:预期数据集 最佳答案 这应该有帮助:importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}importorg.apache.spark.sql.functions.{explode,udf,typedLit}importorg.apache.spark.sql.S
我正在尝试将映射列表(Seq[Map[String,Map[String,String]])转换为RDD表/元组，其中映射中的每个键->值对平面映射到元组用外面map的key。例如Map(1->Map('k'->'v','k1'->'v1'))成为(1,'k','v')(1,'k1','v1')我试过下面的方法，但它似乎在并发问题上失败了。我有两个工作节点，它复制了键->值两次(我认为这是因为我做错了)假设我将我的map类型保存在案例类“记录”中valrdd=sc.parallelize(1torecords.length)valrecordsIt=records.iteratorva
我的数据框中有三列。第二个和第三个是bool字段。我想过滤掉真实的值。我试过这个nn.filter(col("col3")===true).show但它说无效的列名“true”。我的代码有什么问题？有什么帮助吗？我的代码:scala>nn.printSchemaroot|--ID:integer(nullable=true)|--col2:boolean(nullable=true)|--col3:boolean(nullable=true)scala>nn.show+---+-----+-----+|ID|col2|col3|+---+-----+-----+|4|true|fals
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
