我正在读取一个有很多空格的文件，需要过滤掉空格。之后我们需要将其转换为数据框。下面的示例输入。2017123¦¦10¦running¦00000¦111¦-EXAMPLE我的解决方案是使用以下函数来解析所有空格并修剪文件。deftruncateRDD(fileName:String):RDD[String]={valexample=sc.textFile(fileName)example.map(lines=>lines.replaceAll("""[\t\p{Zs}]+""",""))}但是，我不确定如何将它放入数据框中。sc.textFile返回一个RDD[String]。我尝试了
在GoogleCloudDataproc中运行Spark作业。使用BigQueryConnector将作业输出的json数据加载到BigQuery表中。BigQueryStandard-SQLdatatypesdocumentation表示支持ARRAY类型。我的Scala代码是:valoutputDatasetId="mydataset"valtableSchema="["+"{'name':'_id','type':'STRING'},"+"{'name':'array1','type':'ARRAY'},"+"{'name':'array2','type':'ARRAY'},"+
我正在用Scala编写自定义SparkRDD实现，并且正在使用Sparkshell调试我的实现。我现在的目标是:customRDD.count毫无异常(exception)地成功。现在这就是我得到的:15/03/0623:02:32INFOTaskSchedulerImpl:Addingtaskset0.0with1tasks15/03/0623:02:32ERRORTaskSetManager:Failedtoserializetask0,notattemptingtoretryit.java.lang.reflect.InvocationTargetExceptionatsun.r
我是Spark的新手，如何检查Double中的Null值和scala或Spark中的Int值。像String我们可以这样做:valvalue=(FirstString.isEmpty())match{casetrue=>SecondStringcase_=>FirstString}我搜索了很多，但只找到了字符串值。您能否也建议我使用其他数据类型。提前致谢。 最佳答案 null仅适用于Scala中的AnyRef(即非原始类型)类型。AnyVal类型不能设置为null。例如://thebelowareAnyVal(s)andwontco
我的环境使用Spark、Pig和Hive。我在用Scala(或与我的环境兼容的任何其他语言)编写可以将文件从本地文件系统复制到HDFS的代码时遇到了一些麻烦。有人对我应该如何进行有任何建议吗？ 最佳答案 其他答案对我不起作用，所以我在这里写另一个。试试下面的Scala代码:importorg.apache.hadoop.conf.Configurationimportorg.apache.hadoop.fs.FileSystemimportorg.apache.hadoop.fs.PathvalhadoopConf=newConfi
【esp32c3配置arduinoIDE教程】1.安装ArduinoIDE1.1下载ArduinoIDE1.2安装ArduinoIDE1.3启动ArduinoIDE1.4初始化ArduinoIDE1.5测试ArduinoIDE软件2.配置esp32c3环境2.1设置包地址2.1选择esp32开发板3.验证esp32c3配置arduinoIDE3.1点灯Fade3.2读取模拟量Analog4.总结本文主线FastBond2阶段1——基于ESP32C3开发的简易IO调试设备，esp32c3环境搭建，设计目标如下设计用户操作界面，该设备具备简单易用的操作界面，外加显示屏SSD1306和旋转编码器进行
在运行使用ApacheSpark和Hbase/Hadoop库的应用程序时，我收到了很多消息。例如:0[main]DEBUGorg.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableMetricsFactory-fieldorg.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableRateorg.apache.hadoop.security.UserGroupInformation$UgiMetrics.loginSuccesswithannotation@org.apache.hadoop.metrics2.annotation.Metric(abou
reducebykey生成的输出是一个ShuffledRDD，key-value都是多个字段的数组。我需要提取所有字段并写入配置单元表。下面是我正在尝试的代码:sqlContext.sql(s"selectSUBS_CIRCLE_ID,SUBS_MSISDN,EVENT_START_DT,RMNG_NW_OP_KEY,ACCESS_TYPEFROMFACT.FCT_MEDIATED_USAGE_DATA")valUSAGE_DATA_Reduce=USAGE_DATA.map{USAGE_DATA=>((USAGE_DATA.getShort(0),USAGE_DATA.getStri
我想知道为什么尝试使用正则表达式从S3使用Spark读取数据时会有所不同？我在“测试”桶中有一些文件:/test/logs/2016-07-01/a.gz/test/logs/2016-07-02/a.gz/test/logs/2016-07-03/a.gz这两部作品:vallogRDD=sqlContext.read.json("s3a://test/logs/2016-07-01/*.gz")orvallogRDD=sqlContext.read.json("s3n://test/logs/2016-07-01/*.gz")但是当我这样做的时候:vallogRDD=sqlConte
我如何才能读取位于.aws目录下的credentials文件中的不同aws配置文件？只想让我的应用程序读取访问key和secret，如下所示，但不确定如何将这一点指向凭证文件。objectS3KeyStoreextendsSerializable{privatevalkeyMap=Map(String,S3Key)defload(key:String)(implicitsc:SparkContext)=keyMap.get(key)match{caseSome(k)=>valhc=sc.hadoopConfigurationhc.set("fs.s3a.awsAccessKeyId",
