我尝试使用Spark数据源API从Oracle数据库加载数据。因为我需要通过查询加载数据，所以我使用了下面的查询，这是我从网上的一些例子中整理出来的:Mapoptions=newHashMap();options.put("driver",MYSQL_DRIVER);options.put("user",MYSQL_USERNAME);options.put("password",MYSQL_PWD);options.put("url",MYSQL_CONNECTION_URL);options.put("dbtable","(selectemp_no,emp_idfromemploy
我想减少每个reducer的记录数，并将结果变量保留为rdd使用takeSample似乎是显而易见的选择，但是，它返回一个collection而不是SparkContext对象。我想到了这个方法:rdd=rdd.zipWithIndex().filter(lambdax:x[1]但是，这种方法很慢，效率不高。有没有更聪明的方法来获取小样本并保持数据结构为rdd？ 最佳答案 如果您想要一个小示例子集并且不能对数据做任何额外的假设，那么take结合parallelize可能是最佳解决方案:sc.parallelize(rdd.take(
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
我使用的是spark版本1.6.0..而我将spark与python一起使用。我发现我正在使用的spark版本不支持windows功能，因为当我尝试在中使用windows功能时我的查询(使用sparksql)给了我一个错误，因为“你需要使用配置单元功能构建spark”。之后我搜索了各种东西，发现我需要使用spark版本1.4.0.，但我没有运气。一些帖子还建议使用hive功能构建spark。但是我没有找到正确的方法。使用spark1.4.0时出现以下错误。raiseValueError("invalidmode%r(onlyr,w,ballowed)")ValueError:inval
我正在尝试运行spark作业，但在尝试启动驱动程序时出现此错误:16/05/1714:21:42ERRORSparkContext:ErrorinitializingSparkContext.java.io.FileNotFoundException:Addedfilefile:/var/lib/mesos/slave/slaves/0c080f97-9ef5-48a6-9e11-cf556dfab9e3-S1/frameworks/5c37bb33-20a8-4c64-8371-416312d810da-0002/executors/driver-20160517142123-018
我正在运行一个SparkThriftServer，这样我就可以对存储在Hive表中的数据执行SparkSQL命令。当我启动beeline以显示我当前的表格时:user@mn~$beeline!connectjdbc:hive2://mn:10000showtables;+------------+--------------+--+|tableName|isTemporary|+------------+--------------+--++------------+--------------+--+输出显示我的数据库中没有表。但是，如果我使用(已弃用的)CLIhive，我会得到不同
在处理数据压缩时，Spark支持底层Hadoop基础架构中的各种压缩方案。例如Snappy(默认)、LZ4、LZF、GZIP。如何指定使用与现有编解码器不同的用户构建的自定义编解码器顺序。例如，我的编解码器称为DUMB。我如何使用DUMB而不是默认的Snappy。我查看了CompressionCodecFactory类(https://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/api/org/apache/hadoop/io/compress/CompressionCodecFactory.html)，但仍然不太了解如何进行连接。以前有没有人做过类似的事情，或者有任何
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(",")
众所周知，写入大于HDFSblock大小的单个文件并不是最佳选择，许多非常小的文件也是如此。但是，当在spark中执行repartition('myColumn)操作时，它将为每个项目创建一个分区(假设是一天)，其中包含所有记录(作为单个文件)，这些记录可能是几GB大小(假设20GB)，而HDFSblock大小配置为256MB。文件太大真的不好吗？当读回文件时(假设它是一个可拆分文件，如parquet或带有gzip或zlib压缩的orc)spark正在为每个文件创建>>1任务，即这是否意味着我不需要担心指定maxRecordsPerFile/文件大小大于HDFSblock大小？
