我正在尝试从数据库中查询数据，对其进行一些转换并将新数据以Parquet格式保存在hdfs上。由于数据库查询返回大量行，我正在分批获取数据并对每个传入批处理运行上述过程。更新2:批处理逻辑是:importscala.collection.JavaConverters._importorg.apache.spark.SparkContextimportorg.apache.spark.sql.SQLContextimportorg.apache.spark.sql.Rowimportorg.apache.spark.sql.types.{StructType,StructField,St
我开始使用Pyspark进行一些数据处理。我可以做一些像这样的事情对我来说很有趣rdd.map(lambdax:(x['somekey'],1)).reduceByKey(lambdax,y:x+y).count()它会将这些函数中的逻辑发送到可能多台机器上以并行执行。现在，如果我有Java背景，如果我想将包含某些方法的对象发送到另一台机器，那台机器需要知道通过网络流式传输的对象的类定义。最近java有了函数式接口(interface)的想法，它将在编译时为我创建该接口(interface)的实现(即MyInterfaceimpl=()->System.out.println("Stu
我正在使用来自Java代码的AWSathena解析csv文件。csv中有些列是日期类型，其中一列的值有逗号。如果雅典娜表是用行格式SERDE'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'那么就无法正确解析带逗号的列但是如果我使用它会正确解析行格式SERDE'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'但是OpenCSVSerde的问题是它要求所有列都是字符串数据类型，我需要在查询中执行日期操作，所以不能使用OpenCSVSerde.还有其他解决方案吗？请帮忙!
我正在尝试用数组注册一个类(激活了Kryo的SparkJava)，日志显示一条明确的消息:Classisnotregistered:org.apache.spark.sql.execution.datasources.InMemoryFileIndex$SerializableBlockLocation[]我已经写了几个组合，但这些都不起作用:kryo.register(Class.forName("org.apache.spark.sql.execution.datasources.InMemoryFileIndex$SerializableBlockLocation[]"));
我有各种CSV，其中包含一些标准列和一些完全随机的字段:firstname,lastname,dog_name,fav_hat,fav_colorbill,smith,fido,porkpie,bluejames,smith,rover,bowler,purplefirstname,lastname,car_type,floor_numbertom,collins,ford,14jim,jones,toyota,120所以我试图将它们解析为Person.classbean，其中包含名字和姓氏，然后我有一个名为PersonAttribute.class的第二个类来保存......其他任何
我有一些数据需要在sparkstreaming中分类。分类键值在程序开始时加载到HashMap中。因此，每个传入的数据包都需要与这些key进行比较并进行相应标记。我意识到spark有称为广播变量和累加器的变量来分发对象。教程中的示例使用简单的变量，例如etc。如何使用HashMap在所有sparkworker上共享我的HashMap。或者，是否有更好的方法来执行此操作？我正在用Java编写我的SparkStreaming应用程序。 最佳答案 在spark中，您可以用相同的方式广播任何可序列化的对象。这是最好的方法，因为您只需将数据发
在Spark中，当我从一个函数中从HDFS读取一个大约1GB的字符串时，我遇到了java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace错误。我使用的执行程序内存是6GB。为了增加用户内存，我什至将spark.memory.fraction减少到0.3，但我仍然遇到同样的错误。似乎降低该值没有效果。我正在使用Spark1.6.1并使用Spark1.6核心库进行编译。我在这里做错了什么吗？ 最佳答案 请参阅SparkConfSparkExecutorOOM:如何在Spark上设置内存参数一旦应用程序运行，您将看
我需要比较我的spark应用程序中的两个数据帧。我浏览了以下帖子。HowtoobtainthedifferencebetweentwoDataFrames?但是，我不明白为什么最佳答案中的方法df1.unionAll(df2).except(df1.intersect(df2))比问题中的那个好df1.except(df2).union(df2.except(df1))谁能解释一下？据我了解，后者适用于两个较小的数据集，而前者适用于大型数据集。是因为后者将不同作为联合的一部分吗？即使那样，如果两个数据框有相同记录的可能性更大，那么在后一种情况下我们处理的是一个小数据集。
我有一个Servlet，它返回一个csv文件，该文件在InternetExplorer和Firefox中都通过HTTP“工作”。当我通过HTTPS执行同一个Servlet时，只有firefox继续通过HTTPS下载csv文件。我认为这不一定是描述的Internet6或7问题onMSDN:消息是:InternetExplorercannotdownloaddata.csvfrommydomain.comInternetExplorerwasnotabletoopenthisInternetsite.Therequestedsiteiseitherunavailableorcannotbe
当我尝试运行使用ApacheSpark的测试时，我遇到了以下异常:Exceptionencounteredwheninvokingrunonanestedsuite-Systemmemory259522560mustbeatleast4.718592E8.Pleaseusealargerheapsize.java.lang.IllegalArgumentException:Systemmemory259522560mustbeatleast4.718592E8.Pleaseusealargerheapsize.我可以通过更改配置中的vm选项来绕过错误，使其具有:-Xms128m-Xmx
