我有scala代码，它使用通配符从HDFS获取多个输入文件，每个文件都进入一个函数，在该函数中对每个文件单独进行处理。importde.l3s.boilerpipe.extractors.KeepEverythingExtractorvaldata=sc.wholeTextFiles("hdfs://localhost:port/akshat/folder/*/*")valfiles=data.map{case(filename,content)=>filename}defdoSomething(file:String):(String,String)={//logicofproces
我已经创建了一个在文本文件中搜索单词的Scala程序。我用eclipse创建文件scala，然后用sbt和sbtassembly编译并创建一个jar。之后我在本地运行带有Spark的.jar并且它运行正确。现在我想尝试在hadoop上使用Spark运行这个程序，我有1台主机和2台工作机。我必须更改代码？我用主人的外壳做什么命令？我创建了一个存储桶，并将文本文件放入hadoop这是我的代码:importscala.io.Sourceimportorg.apache.spark.SparkContextimportorg.apache.spark.SparkContext._importo
具体来说，假设我们有一个包含10k制表符分隔的csv文件的文件夹，这些文件具有以下属性格式(每个csv文件大约10GB):idnameaddresscity...1Mattadd1LA...2Willadd2LA...3Lucyadd3SF......而且我们有一个基于上面“name”的查找表namegenderMattMLucyF...现在我们有兴趣将每个csv文件的前100,000行输出为以下格式:idnamegender1MattM...我们可以使用pyspark来有效地处理这个问题吗？如何并行处理这些10k的csv文件？ 最佳答案
我是hadoop的新手，正在从事一个大数据项目，我必须清理和过滤给定的csv文件。就像如果给定的csv文件有200列，那么我只需要选择20个特定的列(所谓的数据过滤)作为进一步操作的输出。同样作为数据清理的一部分，我必须检查日期列的日期格式是否正确，并将所有格式更改为单一格式，如DD-MM-YYYY。到目前为止，我可以读取给定的文件，但是您能否建议如何选择特定的列以及如何检查日期格式？ 最佳答案 您也可以使用ApachePig来过滤和验证日期格式。请按照以下步骤操作:将文件复制到HDFS使用加载命令和pigStorage()加载文件
对于Hadoop世界来说相对较新，所以如果这很简单，我深表歉意，但我还没有在SO或其他地方找到任何关于此的内容。简而言之，我在Hive中创建了一个外部表，它从HDFS中的CSV文件文件夹中读取数据。问题在于，虽然第一列具有字符串数据类型，但它并未读取包含连字符的值的整个值。例如:Hive表定义:CREATEEXTERNALTABLEBG(`Id`string,`Someint`int,)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY','LOCATION'/Path/To/Folder'TBLPROPERTIES("skip.header.line.count
我正在用spark创建一个应用程序。我在Hadoop2的HDFS中使用avro文件。我使用maven并像这样包含avro:org.apache.avroavro-mapred1.7.6hadoop2我做了一个单元测试，当我使用mvntest时，一切正常。但是当我用spark启动时提交没有!我有这个错误:Exceptioninthread"main"org.apache.spark.SparkException:Jobabortedduetostagefailure:Task1instage0.0failed1times,mostrecentfailure:Losttask1.0inst
我正在探索Spark，发现与SparkStandalone(简称SS)不一致。这里有一些关于我的集群的线索:d125.dtvhadooptest->最佳数据节点d124.dtvhadooptestd211.dtvhadooptest->最差数据节点我正在通过python和scala运行完全相同的作业。当作业作为python脚本提交时，SS在执行程序进程之间几乎平等地共享任务。但是，当作业作为scala脚本提交时，SS会异构地共享任务。我想截图会更好地解释它:python:斯卡拉:使用scala，作业运行速度明显加快(大约55分钟)。使用python时，大约90分钟即可完成作业。我认为造
我正在尝试解决这个问题problem在kaggle使用spark:输入的层次结构是这样的:drivers/{driver_id}/trip#.csve.g.,drivers/1/1.csvdrivers/1/2.csvdrivers/2/1.csv我想读取父目录"drivers"，对于每个子目录，我想创建一个pairRDD，键为(sub_directory,file_name)和值作为文件的内容我检查了this链接并尝试使用valtext=sc.wholeTextFiles("drivers")text.collect()失败并出现错误:java.lang.ArrayIndexOutO
嘿，我想在我的Java项目中使用spark:我已经将此依赖项添加到我的pom文件中:org.apache.sparkspark-core_2.111.4.0我试过这段代码:importorg.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;publicclasssparkSQL{publicvoidquery(){JavaSparkContextsc=newJavaSparkContext();}}我在我的main中调用了这个函数，但我得到了这个错误:Exceptioninthread"main"java.lang.NoClassDefFoundError
我是spark的新手，但正在尝试进行一些开发。我正在遵循thesparkdeveloperpage中的“减少构建时间”说明.创建正常程序集后，我编写了一些依赖于一个特定jar的类。我在spark-shell中测试了我的包，通过定义SPARK_CLASSPATH，我已经能够在其中包含我的jar，但问题在于实际编译我的代码。我想要实现的是在编译我添加的包时包含那个jar(使用build/sbtcompile)。我可以通过在build/sbt文件或sbt-launch-lib.bash中添加我的jar路径来做到这一点吗？如果可以的话，怎么做？(旁注:我还不想将jar包含在程序集中，因为我对它
