在给定的目录中，我有许多不同的文件夹，在每个文件夹中，我都有Hadoop文件(part_001等)。directory->folder1->part_001...->part_002...->folder2->part_001......给定目录，我如何递归读取该目录中所有文件夹的内容，并使用Scala将这些内容加载到Spark中的单个RDD中？我找到了这个，但它不会递归地进入子文件夹(我正在使用importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input):varjob:Job=nulltry{job=Job.getInstance()FileInputFo
当我尝试在RDD[(Int,ArrayBuffer[(Int,Double)])]输入上应用方法(ComputeDwt)时，我遇到了上述异常。我什至使用extendsSerialization选项来序列化spark中的对象。这是代码片段。input:series:RDD[(Int,ArrayBuffer[(Int,Double)])]DWTsampleextendsSerializationisaclasshavingcomputeDwtfunction.sc:sparkContextvalkk:RDD[(Int,List[Double])]=series.map(t=>(t._1,n
沿袭如何帮助重新计算数据？例如，我有多个节点，每个节点计算数据30分钟。如果15分钟后失败，我们是否可以使用沿袭重新计算15分钟内处理的数据而不再次给出15分钟？ 最佳答案 RDD的定义中包含有关沿袭的所有信息。那么让我们回顾一下:RDDsareimmutabledistributedcollectionofelementsofyourdatathatcanbestoredinmemoryordiskacrossaclusterofmachines.Thedataispartitionedacrossmachinesinyourcl
我在直接从Sparkshell读取ORC文件时遇到问题。注意:运行Hadoop1.2，和Spark1.2，使用pysparkshell，可以使用spark-shell(运行scala)。我用过这个资源http://docs.hortonworks.com/HDPDocuments/HDP2/HDP-2.2.4/Apache_Spark_Quickstart_v224/content/ch_orc-spark-quickstart.html.frompyspark.sqlimportHiveContexthiveCtx=HiveContext(sc)inputRead=sc.hadoop
我正在使用SparkSQL读取Hive表并将其分配给scalavalvalx=sqlContext.sql("select*fromsome_table")然后我对数据框x进行一些处理，最后得到一个数据框y，它具有与表some_table完全相同的模式。最后，我试图将y数据框插入到同一个配置单元表some_table中y.write.mode(SaveMode.Overwrite).saveAsTable().insertInto("some_table")然后我得到错误org.apache.spark.sql.AnalysisException:Cannotinsertoverwri
Spark例子以下是一个简单的AISpark例子：假设我们有一个数据集，包含房屋大小、卧室数量和售价。我们想使用Spark来预测房屋售价。首先，我们需要导入所需的库和数据。在这个例子中，我们将使用Pyspark。```pythonfrompyspark.sql.functionsimport*frompyspark.ml.featureimportVectorAssemblerfrompyspark.ml.regressionimportLinearRegression#创建SparkSessionspark=SparkSession.builder.appName('house_price_
我知道这是一种使用Spark的奇怪方式，但我正在尝试使用Spark将数据帧保存到本地文件系统(不是hdfs)，即使我处于集群模式。我知道我可以使用客户端模式，但我确实想在集群模式下运行并且不关心哪个节点(3个中的)应用程序将作为驱动程序运行。下面的代码是我正在尝试做的伪代码。//createdataframevaldf=Seq(Foo("John","Doe"),Foo("Jane","Doe")).toDF()//saveittothelocalfilesystemusing'file://'becauseitdefaultstohdfs://df.coalesce(1).rdd.s
读完这篇question,我想再问一些问题:集群管理器是一个长期运行的服务，它在哪个节点上运行？主节点和驱动节点可能是同一台机器吗？我假设某处应该有一条规则说明这两个节点应该不同？如果Driver节点出现故障，谁负责重新启动应用程序？究竟会发生什么？即主节点、集群管理器和工作节点将如何参与(如果他们参与)，以及以什么顺序参与？与上一个问题类似:如果主节点发生故障，具体会发生什么情况以及谁负责从故障中恢复？ 最佳答案 1.TheClusterManagerisalong-runningservice,onwhichnodeitisru
我想检查一下我们如何获取有关每个分区的信息，例如总号。以yarn集群部署方式提交Spark作业时，驱动端各分区的记录数，以便在控制台进行日志或打印。 最佳答案 我会使用内置函数。它应该尽可能高效:importorg.apache.spark.sql.functions.spark_partition_iddf.groupBy(spark_partition_id).count 关于scala-ApacheSpark:Getnumberofrecordsperpartition，我们在St
我正在尝试使用SPARK作为配置单元执行引擎，但出现以下错误。Spark1.5.0已安装，我正在使用Hive1.1.0版本和Hadoop2.7.0版本。hive_emp表在hive中创建为ORC格式表。hive(Koushik)>insertintotablehive_empvalues(2,'Koushik',1);QueryID=hduser_20150921072727_feba8363-258d-4d0b-8976-662e404bca88Totaljobs=1LaunchingJob1outof1Inordertochangetheaverageloadforareducer
