我有一个包含3个字段的RichPipe:名称:String、时间:Long和值:Int。我需要获取特定名称、时间对的值。我该怎么做？我无法从scalding文档中弄清楚，因为它非常神秘并且找不到任何这样做的例子。 最佳答案 RichPipe不是键值存储，这就是为什么没有关于用作键值存储的文档的原因:)应该考虑RichPipe作为管道-因此如果不首先进入管道的一端并遍历管道直到找到所需的元素，就无法在中间获取数据。此外，这在Scalding中有点痛苦，因为您必须将结果写入磁盘(因为它构建在Hadoop之上)，然后从磁盘读取结果以便在您
我有一个在安装了Tachyon、Spark和Hadoop的Dataproc主节点上运行的简单示例。我在从Spark写入Tachyon时遇到复制错误。有没有办法指定它不需要复制？15/10/1708:45:21WARNorg.apache.hadoop.hdfs.DFSClient:DataStreamerExceptionorg.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException):File/tmp/tachyon/workers/1445071000001/3/8couldonlybereplicatedto0nodesinst
假设我在集群上运行了以下代码:privatedefmodifyDatasetFormat(data:String,mappings:Array[HashMap[String,Int]]):Array[Tuple2[Tuple3[Int,Int,Int],Int]]={}varmap=newHashMap[String,Int]()map+=("hello"->2)varmappings=newArray[HashMap[String,Int]])(1)mappings(0)=mapvaloriginalDataset=sc.textFile("/home/paourissi/Deskt
我几乎完成了我的Scalding项目，该项目使用类型安全API而不是字段API。在整个项目设置中留给我的最后一个问题是整个Scalding作业本身的集成测试(我已经完成了类型安全外部操作模式的单元测试耶!)。这意味着运行完整的作业并测试我的作业的各种接收器的输出。然而，一些非常奇怪的事情正在发生。在我的typedSink{scala.collection.mutable.Buffer[]=>Unit}似乎我的程序没有看到缓冲区或对缓冲区做任何事情，所以集成测试总是通过，即使它不应该通过。下面是工作本身和有助于阐明正在发生的事情的测试:objectMyJob{valinputArgPat
我在本地运行HDFS和Spark，并试图了解Spark持久性的工作原理。我的目标是将连接的数据集存储在内存中，然后动态地对其运行查询。但是，我的查询似乎是重做连接而不是简单地扫描持久的预连接数据集。我通过从HDFS加载两个CSV文件创建并保存了两个数据帧，比方说df1和df2。我将两个数据帧的连接保存在内存中:valresult=df1.join(df2,"USERNAME")result.persist()result.count()然后我在结果之上定义了一些操作:valresult2=result.select("FOO","BAR").groupBy("FOO").sum("BA
我正在尝试使用Apachespark在Elasticsearch中创建索引(将大量数据写入ES)。我已经完成了一个Scala程序来使用Apachespark创建索引。我必须索引大量数据，这是我的LinkedList中的产品bean。然后。然后我尝试遍历产品bean列表并创建索引。我的代码如下。valconf=newSparkConf().setAppName("ESIndex").setMaster("local[*]")conf.set("es.index.auto.create","true").set("es.nodes","127.0.0.1").set("es.port","
我正在使用Spark(v1.6.1)阅读Hadoop序列文件。缓存RDD后，RDD中的内容变为无效(最后一个条目重复了n次)。这是我的代码片段:importorg.apache.hadoop.io.Textimportorg.apache.hadoop.mapred.SequenceFileOutputFormatimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectMain{defmain(args:Array[String]){valseqfile="data-1.seq"valconf:SparkConf=newSparkCon
如何将调用take(5)后返回的集合转换为另一个RDD，以便在输出文件中保存前5条记录？如果我使用saveAsTextfile它不允许我一起使用take和saveAsTextFile(这就是为什么你会看到下面注释的行).它按排序顺序存储来自RDD的所有记录，因此前5个记录是前5个国家，但我只想存储前5个记录-是否可以在RDD中转换集合[take(5)]？valStrips=txtFileLines.map(_.split(",")).map(line=>(line(0)+","+(line(7).toInt+line(8).toInt))).sortBy(x=>x.split(",")
下面是我的Spark函数，它很简单defdoubleToRound(df:DataFrame,roundColsList:Array[String]):DataFrame={vary:DataFrame=dffor(colDF这按预期工作，通过使给定DF的多个列的值将小数值四舍五入到2个位置。但是我循环遍历DataFramey直到Array[Sting].length()列。有更好的方法来完成上述操作吗？谢谢大家 最佳答案 您可以简单地使用select和map，如下例所示:importorg.apache.spark.sql.fun
我有一个csv文件，如下所示它有6行，顶行作为标题，而标题读作“StudentsMarks”dataframe将它们视为一列，现在我想将两列与数据分开。“student”和“marks”用空格隔开。df.show()_______________##StudentMarks##---------------A10;20;10;20A20;20;30;10B10;10;10;10B20;20;20;10B30;30;30;20现在我想将这个csv表转换成两列，包含学生和分数，同时为每个学生加上加起来的分数，如下所示Student|MarksA|30;40;40;30B|60;60;60;
