要将Spark应用程序提交到集群，他们的文档说明:Todothis,createanassemblyjar(or“uber”jar)containingyourcodeanditsdependencies.BothsbtandMavenhaveassemblyplugins.Whencreatingassemblyjars,listSparkandHadoopasprovideddependencies;theseneednotbebundledsincetheyareprovidedbytheclustermanageratruntime.--http://spark.apache.
使用Spark和Java，我试图向现有的具有n列的数据集[行]添加一个整数标识列。我使用zipWithUniqueId()或zipWithIndex成功添加了一个id，甚至使用了monotonically_increasing_id()。但没有一个能令人满意。示例:我有一个包含195行的数据集。当我使用这三种方法中的一种时，我得到一些像1584156487或12036这样的ID。另外，这些ID不是连续的。我需要/想要的非常简单:一个Integerid列，其值从1到dataset.count()foreach行，其中id=1后跟id=2，等等。我如何在Java/Spark中做到这一点？
我将GAE(Java)与JDO一起用于持久性。我有一个带有Enum字段的实体，它被标记为@Persistent并被正确保存到数据存储中(从开发控制台中的数据存储查看器观察)。但是，当我查询这些实体并根据枚举值放置过滤器时，它总是返回我为枚举字段指定的任何值的所有实体。我知道GAEjava支持像基本数据类型一样持久化的枚举。但它是否也允许基于它们进行检索/查询？Google搜索无法将我指向任何此类示例代码。详情:我在执行之前打印了查询。所以在两种情况下查询看起来像-SELECTFROMcom.xxx.yyy.UserWHERErole==superORDERBYkeydescRANGE0
我正在考虑使用Joda-Time.我想知道我是否应该注意我的接口(interface)返回的对象类型。从服务层上的接口(interface)签名返回Joda-Time对象意味着使用它的每个模块都将依赖于Joda-Time而不是常见的java.util.Date。API.您是在应用模块周围传递Joda对象，还是在应用的特定部分编写包装器？ 最佳答案 一开始，只返回最合适的类型(在本例中为Joda对象)。如果您了解到有人对此有疑问(这种情况可能不会经常发生)，要么向接口(interface)添加转换器方法(例如，getTime()和现在
如何限制可上传文件的大小？我知道我可以使用SWFUpload限制客户端，但如何限制服务器端？我如何防止有人上传1GB的文件并用完我的配额？ 最佳答案 AppEngine1.5.4SDK引入了一个选项来指定blob上传大小的限制。参见UploadOptions的maxUploadSizeBytes和maxUploadSizeBytesPerBlob类。 关于java-AppEngineBlobstore-如何限制用户可以上传的文件的大小？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问
我尝试在spark中读取一个csv文件，我想拆分以逗号分隔的行，以便我有一个带有二维数组的RDD。我是Spark的新手。我试着这样做:publicclassSimpleApp{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Stringmaster="local[2]";StringcsvInput="/home/userName/Downloads/countrylist.csv";StringcsvOutput="/home/userName/Downloads/countrylist";JavaSparkContextsc=ne
我在我的Java应用程序中使用ApacheSpark。我有两个DataFrame小号:df1和df2.df1包含Row与email,firstName和lastName.df2包含Row与email.我想创建一个DataFrame:df3包含df1中的所有行,df2中不存在哪个电子邮件.有没有办法用ApacheSpark做到这一点？我试图创建JavaRDD来自df1和df2通过类型转换它们toJavaRDD()和过滤df1包含所有电子邮件，然后使用subtract,但我不知道如何映射新的JavaRDD至ds1得到DataFrame.基本上我需要df1中的所有行谁的邮箱不在df2.Dat
我用的是SparkStandalone单机，128G内存，32核。以下是我认为与我的问题相关的设置:spark.storage.memoryFraction0.35spark.default.parallelism50spark.sql.shuffle.partitions50我有一个Spark应用程序，其中有一个用于1000个设备的循环。对于每个循环(设备)，它都会准备特征向量，然后调用MLLib的k-Means。在循环的第25到30次迭代(处理第25到第30个设备)时，它遇到了“Java.lang.OutOfMemoryError:Java堆空间”的错误。我尝试将memoryFra
我正在使用Spark2.2，我正在尝试从Kafka读取JSON消息，将它们转换为DataFrame并将它们作为Row:spark.readStream().format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers","localhost:9092").option("subscribe","topic").load().select(col("value").cast(StringType).as("col")).writeStream().format("console").start();有了这个我可以实现:+-----------------
我有一个SpringBoot应用程序，它只需要max.284MB内存。但我只能以最大启动应用程序。768MB内存。即使我以后减少内存，我总是会收到以下错误:[APP/PROC/WEB/0]ERRCannotcalculateJVMmemoryconfiguration:Thereisinsufficientmemoryremainingforheap.Memorylimit384Mislessthanallocatedmemory672509K(-XX:ReservedCodeCacheSize=240M,-XX:MaxDirectMemorySize=10M,-XX:MaxMetas
