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
我尝试通过scala实现一个简单的mapreduce作业。但是，当我使用命令运行包时，hadoopjarhadoop.jarmapreduce.MaxTemperaturehdfs://sandbox/user/ajay/inputhdfs://sandbox/user/ajay/output我得到错误，16/09/0616:06:12INFOmapreduce.Job:TaskId:attempt_1473177830264_0002_m_000001_2,Status:FAILEDError:java.lang.ClassNotFoundException:scala.Predef
第一个count()方法调用中的非常简单的Scala代码文件。defmain(args:Array[String]){//createSparkcontextwithSparkconfigurationvalsc=newSparkContext(newSparkConf().setAppName("SparkFileCount"))valfileList=recursiveListFiles(newFile("C:/data")).filter(_.isFile).map(file=>file.getName())valfilesRDD=sc.parallelize(fileList)
我想试试sparksql，我一开始用的是bin/spark-shell插入此代码valsqlcontext=neworg.apache.spark.sql.SQLContext(sc)valdata=sc.textFile("hdfs://localhost:9000/cars.csv")valmapr=data.map(p=>p.split(','))valMyMatchRDD=mapr.map(p=>MyMatch(p(0).toString(),p(1).toString(),p(2).toString(),p(3).toString(),p(4).toString(),p(5)
我试图通过以下方法列出emrhdfs上目录中的所有文件:valdirectory=newFile(directoryPath)valfileStatusListIterator:RemoteIterator[LocatedFileStatus]=FileUtils.fs.listFiles(newPath(directoryPath),true)while(fileStatusListIterator.hasNext){valfileStatus=fileStatusListIterator.nextif(fileStatus.isFile){log.info(s"IteratorFi
我想返回文件的路径，我在其中提供了一个文件夹并在该文件夹中搜索“部分”文件。deflistDirectoriesGetPartFile(folderPath:String):org.apache.hadoop.fs.Path{valpath=newPath(folderPath)if(fileSystem.isDirectory(path)){valst=fileSystem.listStatus(path)for(i我想返回part-xxx文件。我怎样才能实现它？ 最佳答案 这里有几个选项(按照符合Scala习惯用法的升序排列)。
我正在使用Scala处理SparkStreaming。我需要使用此行从HDFS目录动态读取.csv文件:vallines=ssc.textFileStream("/user/root/")我使用以下命令行将文件放入HDFS:hdfsdfs-put./head40k.csv它适用于相对较小的文件。当我尝试使用更大的一个时，出现此错误:org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.FileNotFoundException):Filedoesnotexist:/user/root/head800k.csv._COPYING我能理解为什么，但我不
我在一个RDD中有数据，数据如下:scala>c_datares31:org.apache.spark.rdd.RDD[String]=/home/t_csvMapPartitionsRDD[26]attextFileat:25scala>c_data.count()res29:Long=45212scala>c_data.take(2).foreach(println)age;job;marital;education;default;balance;housing;loan;contact;day;month;duration;campaign;pdays;previous;pou
我有一个巨大的数据框，其中“类别”列具有企业的各种属性，即是否是餐厅、洗衣服务、迪斯科舞厅等。我需要的是能够.filter数据框，以便可以看到包含Restaurant的每一行。这里的问题是“类别”是一个字符串数组，其中一个单元格可能类似于:“餐馆、食物、夜生活”。有任何想法吗？(Scala[2.10.6]Spark[2.0.1]Hadoop[2.7.2])我已经尝试过SQL风格的查询，例如:valcountResult=sqlContext.sql("SELECTbusiness.neighborhood,business.state,business.stars,business.c
我有大量的hadoop存档.har格式的数据。因为har不包含任何压缩，所以我试图进一步将其压缩并存储在HDFS中。我唯一可以毫无错误地开始工作的是:harFile.coalesce(1,"true").saveAsTextFile("hdfs://namenode/archive/GzipOutput",classOf[org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec])//`coalesce`becauseGzipisn'tsplittable.但是，这并没有给我正确的结果。生成了一个Gzipped文件，但输出无效(单行说明rdd类型等)任何帮助将不胜
