当我等待我的sparkapache工作完成但没有成功时，我试图避免使用“while(true)”解决方案。我有一个spark应用程序，它假设要处理一些数据并将结果放入数据库，我确实从我的spring服务调用它，并想等到工作完成。例子:带有方法的启动器:@Overridepublicvoidrun(UUIDdocId,Stringquery)throwsException{launcher.addAppArgs(docId.toString(),query);SparkAppHandlesparkAppHandle=launcher.startApplication();sparkApp
我是Spark的初学者，我正在运行我的应用程序以从文本文件中读取14KB数据，进行一些转换和操作(收集、收集AsMap)并将数据保存到数据库我在我的macbook上本地运行它，它有16G内存，8个逻辑核心。Java最大堆设置为12G。这是我用来运行应用程序的命令。bin/spark-submit--classcom.myapp.application--masterlocal[*]--executor-memory2G--driver-memory4G/jars/application.jar我收到以下警告2017-01-1316:57:31.579[Executortasklaunc
我正在尝试启动我的一个bundle，但一启动它，我就收到以下异常。我不确定是什么问题。org.osgi.framework.BundleException:UnresolvedconstraintinbundleGoldeneyeModellingFramework[1]:Unabletoresolve1.0:missingrequirement[1.0]osgi.wiring.package;(&(osgi.wiring.package=com.host.domain.sharedpersonalize.storageservice)(version>=1.0.0)(!(versio
要将Spark应用程序提交到集群，他们的文档说明:Todothis,createanassemblyjar(or“uber”jar)containingyourcodeanditsdependencies.BothsbtandMavenhaveassemblyplugins.Whencreatingassemblyjars,listSparkandHadoopasprovideddependencies;theseneednotbebundledsincetheyareprovidedbytheclustermanageratruntime.--http://spark.apache.
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？
我有一个使用OSGi-(felix)、SpringDM、hibernate、maven的项目。当我安装bundle时，没问题，当我运行bundleid时的输出是:LastModified1384619994484Headers[Manifest-Version=1.0,Bundle-Vendor=NguyenVinhLinh,Bnd-LastModified=1384619954778,Tool=Bnd-2.1.0.20130426-122213,Bundle-Name=DrugManager,Built-By=nguyenvinhlinh,Import-Package=org.hib
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
我有两个Maven模块，AppManager和myApp。这些在本地位于同一目录中，并且在公司的在线存储库中不可用，因为它们用于测试目的。在IntelliJ中，我可以毫无问题地使用AppManager的字段和方法，也没有错误消息。我在myApp的implpom文件中导出com.mycompany.appManager。但是，当我在IDE之外构建时，即mvncleaninstall，出现包com.mycompany.appManager不存在的错误，然后出现Unresolved相关错误appManager中定义的公共(public)字段的使用符号。我该如何解决这个问题？我试过导出和添加依
