我是SparkJavaAPI的新手。我想过滤列不是数字的数据集。我的数据集ds1是这样的。+---------+------------+|account|amount|+---------+------------+|aaaaaa|||aaaaaa|||bbbbbb|||123333|||555555|||666666||我想像这样返回一个数据集ds2:+---------+------------+|account|amount|+---------+------------+|123333|||555555|||666666||我试过了，但id对我不起作用。ds2=ds1.sel

这是一个新手问题，因为我似乎找不到简单的方法。我正在使用天气数据处理航空公司数据集，并预测超过15分钟的延误。航空公司数据集(2007年和2008年):http://stat-computing.org/dataexpo/2009/the-data.html天气:wgetftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/ghcn/daily/by_year/2007.csv.gz-O/tmp/weather_2007.csv.gzwgetftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/ghcn/daily/by_year/2008.csv.gz-O/t

我有以下代码创建窗口并在窗口中聚合值。df.groupBy(window("time","30minutes"))\.agg(func.countDistinct("customer_numbers")窗口列(包含时间段的列)现在是一个具有两个日期时间的结构。[datetime1,datetime2].我的数据框是这样的:windowcustomer_numbers[2018-02-04:10:00:00,2018-02-04:10:30:00]10[2018-02-04:10:30:00,2018-02-04:11:00:00]15我希望它看起来像这样startEndcustomer

我在EMR5.14(hadoop2.8.3)上的Yarn上运行spark作业。我可以使用更高版本的hadoop-aws(例如2.9或3.1)来受益于s3a协议(protocol)的最新优化吗？ 最佳答案 无论EMR为您提供什么，您都需要坚持使用。他们的s3://连接器是AWS开发的，可能是您最安全的选择。FWIW，自2.8.3以来的s3a用于输入性能。与后来的版本没有太大变化，除了在3.1中，如果您将fs.s3a.experimental.fadvise保留为normal，它会自动从优化顺序IO切换到随机IO(列数据)在第一个向后查

我在Spark-Shell环境中使用Spark2.2.0和Scala2.11.8。我有一个数据框df，我需要根据'date'列的值过滤掉前一天的数据，然后将数据附加到HDFS位置。(比如今天是2018-06-28，我需要2018-06-27的数据)代码如下:df.filter($"date"==="2018-06-27").write.mode(SaveMode.Append).parquet("hdfs:/path..../date=2018-06-27")Ineedthecodeaboveforautomation,soIneedtoreplace"2018-06-27"forth

我正在使用Spark-Java。我需要知道以下写入Hadoop方法之间是否存在任何差异(性能等):ds.write().mode(mode).format("orc").save(path);或者ds.write().mode(mode).orc(path);谢谢。 最佳答案 没有区别orc(path)只是format("orc").save(path)的快捷方式同样适用于.json(path)和csv(path)，默认write(path)没有格式为Parquet 关于apache-s

我想在sparkdataframe中转换下面的query:sqlContext.sql("SELECTd.dep_name,count(*)FROMemployeese,departmentdWHEREe.dep_id=d.dep_idGROUPBYd.dep_nameHAVINGcount(*)>=2").show输出:+---------+---+|dep_name|_c1|+---------+---+|FINANCE|3||AUDIT|5||MARKETING|6|我尝试使用以下查询:scala>finalEmployeesDf.as("df1").join(depDf.as(

我有一个在YARN上运行Spark的设置，我的目标是通过应用程序ID以编程方式获取Spark作业进度的更新。我的第一个想法是解析YARNGUI的HTML输出。然而，这种GUI的问题是，与spark作业关联的进度条不会定期更新，甚至大部分时间都不会更改:当作业开始时，百分比大约是10%，并且卡住了到这个值，直到工作完成。所以这样的YARN进度条与SparkJobs无关。当我单击与Spark作业对应的ApplicationMaster链接时，我将被重定向到在作业运行期间临时绑定(bind)的SparkGUI。阶段页面与Spark作业的进度非常相关。然而，它是纯HTML，因此解析起来很痛苦。

我不是HDFSNerd，但来自传统的RDMS背景，我正在接触Hadoop和Spark等新技术。现在，当涉及到对Spark数据进行SQL查询时，我正在研究我的选择。我意识到Spark天生就支持SQL查询。然后我遇到了这个链接https://www.enterprisedb.com/news/enterprisedb-announces-new-apache-spark-connecter-speed-postgres-big-data-processing我正在努力弄清这一点。如果我理解正确的话。数据仍然以HDFS格式存储，但Postgres连接器用作查询引擎？如果是这样，在存在现有查询

我想使用spark数据框将行转换为列。我的table是这样的Eno,Name1,A1,B1,C2,D2,E我想把它转换成Eno,n1,n2,n31,A,B,C2,D,E,Null我使用了下面的代码:-valr=spark.sqlContext.read.format("csv").option("header","true").option("inferschema","true").load("C:\\Users\\axy\\Desktop\\abc2.csv")valn=Seq("n1","n2","n3"r.groupBy("Eno").pivot("Name",n).agg(e