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
我有一个运行单独的小型spark程序的java程序，那么如何让我的java程序在集群上运行小型spark模块/程序？例如:我有一个程序名executor(java程序)。和一些spark程序--添加两个数字--减去两个数字那么我如何从我的java程序(在这种情况下为执行程序)在Cluster上运行这些spark程序。谢谢!!! 最佳答案 检查sparkjobserver项目，让您创建共享上下文并从rest接口(interface)执行作业:https://github.com/spark-jobserver/spark-jobser
架构-关于架构的简要描述，我正在开发一个人们查询并等待答案的回答引擎(与搜索引擎不同的东西)。后端寻找自动答案，或者如果没有直接找到答案，它会将带有置信度分数的片段发送到界面。生成的任何片段和答案都存储在Mongodb集合中。每个查询都会得到一个唯一的URL和snippetid，我将这个id保存在Mongodb中，每当用户从其他搜索引擎跳转到URL时，就会进行从Mongodb集合中获取数据的查询。一开始这个架构运行良好，但现在数据在增加，我非常需要更好的架构。我应该将数据存储在Hadoop中并可以编写MR程序来获取数据。我应该优先使用spark和shark我应该坚持使用Mongodb我
您好，我是ApacheSpark的新手，我正在使用Java中的Apachesparksql查询配置单元表。这是我的代码SparkConfsparkConf=newSparkConf().setAppName("Hive").setMaster("local");JavaSparkContextctx=newJavaSparkContext(sparkConf);HiveContextsqlContext=neworg.apache.spark.sql.hive.HiveContext(ctx.sc());org.apache.spark.sql.Row[]results=sqlCont
假设我有一个RDD[U]，它总是只包含1个分区。我的任务是用位于n个分区上的另一个RDD[T]的内容填充这个RDD。最终输出应该是RDD[U]的n个分区。我最初尝试做的是:valnewRDD=firstRDD.zip(secondRDD).map{case(a,b)=>a.insert(b)}但是我得到一个错误:Can'tzipRDDswithunequalnumbersofpartitions我可以在RDDapi中看到documentation有一个名为zipPartitions()的方法。是否有可能，如果可以，如何使用此方法将RDD[T]中的每个分区压缩为RDD[U]的单个分区并执
