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
我是PlayFramework的新手。我能够通过请求直接发送字符串、整数等简单数据类型，并在后端Java方法中访问它们。当我尝试在路由文件中这样做时，GET/food/fetchMealInfo/:noOfDays/:dateSelectedcontrollers.trackandplan.FoodController.fetchMealInfo(noOfDays:Integer,dateSelected:Date)我收到一个错误提示Compilationerrornotfound:typeDate将日期对象从前端AngularJS应用程序传输到PlayFramework中的Java应
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:+-----------------
WS.url("https://api.humanapi.co/v1/human"+url+"?updated_since="+updatedSince).setHeader("Authorization","Bearer"+accessToken).setHeader("Accept","application/json").get().map(newFunction(){publicJsonNodeapply(WSResponseresponse){JsonNodejson=response.asJson();success(json);returnjson;}});这会显示错误“
我在AWS上启动一个spark集群，有一个master和60个核心:下面是启动的命令，基本上每个核心2个executor，一共120个executor:spark-submit--deploy-modecluster--masteryarn-cluster--driver-memory180g--driver-cores26--executor-memory90g--executor-cores13--num-executors120然而，在作业跟踪器中，只有119个执行程序:我认为应该有1个驱动程序+120个工作执行程序。但是，我看到的是119个executor，其中包括1个driv
我需要使用来自Java的OData4服务并基于ODatawebsite上的框架列表两个选择是Olingo或SDLOdataFramework.我的问题是这两个项目的文档都侧重于编写不使用服务的服务。Olingo网站链接到2014年的一篇博客文章，该文章的API与当前版本不兼容，我在SDLgithub页面上找不到任何内容。如果有人可以使用适当的POJO对象模型向我提供一个简单的POST/GET示例，那就太好了。我有限的理解是OData将有关实际对象模型的任何信息从编译时移动到客户端的运行时。我很高兴忽略这一点并针对固定对象模型进行编码，因为我们使用的服务不会改变。
我在EMR4.6.0+Spark1.6.1上运行这段代码:valsqlContext=SQLContext.getOrCreate(sc)valinputRDD=sqlContext.read.json(input)try{inputRDD.filter("`first_field`isnotnullOR`second_field`isnotnull").toJSON.coalesce(10).saveAsTextFile(output)logger.info("DONE!")}catch{casee:Throwable=>logger.error("ERROR"+e.getMessa
