我是Scala的新手。我可以将不同类型的值作为spark/scala中的参数传递给单个函数吗？我的意思是可以访问每种类型的值作为参数(例如String、Int、Double等)的通用函数例。这里的波纹管函数将只接受Int值。defTest(firstColumn:Int,secondColumn:Int):(Int)={//MyCodehere}valFLAG:Int=Test(2,4)请给我一些建议。提前致谢 最佳答案 您可以使用类型参数并让Scala推断您的返回类型，而不是像这样指定返回类型:defTest[A,B](first

我在我们的集群中运行一个spark作业，该作业运行了几分钟然后失败并提示容器异常。我尝试增加执行程序和驱动程序内存但没有用。我一次又一次地得到同样的异常。任何人都可以帮助解决这个问题。错误scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop:DAGSchedulerEventProcessLoop失败；关闭SparkContextjava.lang.NumberFormatException:对于输入字符串:“spark.locality.wait”17/04/1715:07:56INFOyarn.ApplicationMaster:Registeredsign

我是scala的新手，我想为一个数据集迭代三个循环并执行一些分析。例如我的数据如下:Sample.csv1,100,0,NA,0,1,0,Friday,1,51,100,0,NA,0,1,0,Wednesday,1,91,100,1,NA,0,1,0,Friday,1,51,100,2,NA,0,1,0,Friday,1,51,101,0,NA,0,1,0,Friday,1,51,101,1,NA,0,1,0,Friday,1,51,101,2,NA,0,1,0,Friday,1,51,102,0,NA,0,1,0,Friday,1,51,102,1,NA,0,1,0,Friday,1

我有一份在spark上运行的工作，它是使用sparkRDD在scalaim中编写的。由于昂贵的分组操作我得到这个错误:容器因超出内存限制而被YARN终止。使用了22.4GB的22GB物理内存。考虑提升spark.yarn.executor.memoryOverhead。我增加了头顶的内存，但我得到了同样的结果。我使用10台r4.xlarge机器。我尝试使用r4.2xlarge甚至r4.4xlarge，但也出现同样的错误。我正在测试的数据是5GB压缩数据(将近50个解压缩数据和近600万条记录)。一些配置:spark.executor.memory:20480Mspark.driver.

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

我们已经在服务器上安装了Hadoop2.5。是不是可以用那个Hadoop来部署Spark程序呢？我希望Spark使用现有的Yarn来调度任务，并能够读写现有的HDFS。我怎样才能做到这一点？ 最佳答案 您可以尝试使用可用的ApacheSpark预构建下载https://spark.apache.org/downloads.html如果那没有解决，那么你需要通过添加你的hadoopjar来构建sparkhttps://spark.apache.org/docs/latest/building-spark.html很简单然后您的Spar

我是spark开发的新手，正在尝试在redhatlinux环境中使用sbt构建我的第一个spark2(scala)应用程序。以下是环境详细信息。CDHVersion:5.11.0ApacheSpark2:2.1.0.cloudera1ScalaVersion:2.11.11JavaVersion:1.7.0_101申请代码:importorg.apache.spark.sqlimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.sql.types._importorg.apache.spark.sqlobjectMy

我有一个数据框df，其中有两列是这样的。+-----+------------------+|x|y|+-----+------------------+|0.0|{12,16,17,18,19}||0.0|{18,16,17,18,19}||0.0|{15,16,67,18,19}||0.0|{65,16,17,18,19}||0.0|{9,16,17,18,19}||1.0|{12,16,17,28,39}||0.0|{24,16,17,28,19}||0.0|{90,16,17,18,29}||1.0|{30,16,17,18,19}||1.0|{28,16,17,18,19}|

我正在尝试使用sparkscala从Hive导出数据。但我收到以下错误。Causedby:java.lang.ClassNotFoundException:com.databricks.spark.csv.DefaultSource我的scala脚本如下所示。importorg.apache.spark.sql.hive.HiveContextvalsqlContext=newHiveContext(sc)valdf=sqlContext.sql("SELECT*FROMsparksdata")df.write.format("com.databricks.spark.csv").sa

写在前面:寻找这个打包方法的起因是我用Qt写一个大作业，为了能把程序打包好，从ChatGPT和网上找了不少的内容，花了差不多一天的时间才打包完成，下面的是打包过程中顺便用Obsidian记的一些打包完成后，你可以将程序发到你同学的电脑上，这样在他们的电脑上即可执行你写的程序。我使用的VisualStudio是VisualStudio2019以及对应下载的QTVSTools的扩展连接Qt进行桌面应用程序(QtWidgetsApplication)进行开发的，另外在项目中，也引用了第三方库(Eigen,Boost,CGAL),所以打包起来会比较麻烦。另外也说明一下，我也看过使用VisualStud