我正在使用Spark2.2，我正在尝试从Kafka读取JSON消息，将它们转换为DataFrame并将它们作为Row:spark.readStream().format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers","localhost:9092").option("subscribe","topic").load().select(col("value").cast(StringType).as("col")).writeStream().format("console").start();有了这个我可以实现:+-----------------
问:是否可以创建Stream实现，在单个操作中对它们的元素进行计数，而不是对流中的每个元素进行计数？当我试图比较列表中的两种方法时，我想到了这个:大小()count()Stream::count终端操作计算流中元素的数量。操作的复杂度通常为O(N)，这意味着子操作的数量与Stream中的元素数量成正比。List::size方法的复杂度为O(1)，这意味着无论List中的元素数量如何，size()方法将在常数时间内返回。Listlist=IntStream.range(0,100).boxed().collect(toList());System.out.println(list.siz
我在AWS上启动一个spark集群，有一个master和60个核心:下面是启动的命令，基本上每个核心2个executor，一共120个executor:spark-submit--deploy-modecluster--masteryarn-cluster--driver-memory180g--driver-cores26--executor-memory90g--executor-cores13--num-executors120然而，在作业跟踪器中，只有119个执行程序:我认为应该有1个驱动程序+120个工作执行程序。但是，我看到的是119个executor，其中包括1个driv
我在EMR4.6.0+Spark1.6.1上运行这段代码:valsqlContext=SQLContext.getOrCreate(sc)valinputRDD=sqlContext.read.json(input)try{inputRDD.filter("`first_field`isnotnullOR`second_field`isnotnull").toJSON.coalesce(10).saveAsTextFile(output)logger.info("DONE!")}catch{casee:Throwable=>logger.error("ERROR"+e.getMessa
我最近开始尝试使用Spark和Java。我最初使用RDD完成了著名的WordCount示例，一切都按预期进行。现在我正在尝试实现我自己的示例，但使用的是DataFrames而不是RDD。所以我正在从文件中读取数据集DataFramedf=sqlContext.read().format("com.databricks.spark.csv").option("inferSchema","true").option("delimiter",";").option("header","true").load(inputFilePath);然后我尝试选择一个特定的列并对每一行应用一个简单的转换
我们需要合并两个具有不同列名的数据集，数据集之间没有公共(public)列。我们尝试了几种方法，两种方法都没有产生结果。请告诉我们如何使用ApachesparkJava合并两个数据集输入数据集1"405-048011-62815","CRCIndustries","630-0746","Dixonvalue","4444-444","3MINdustries","555-55","Dixoncouplingvalve"输入数据集2"222-2222-5555","Tata","7777-88886","WestSide","22222-22224","Reliance","33333-
我正在尝试安装spark2.3.0，更具体地说，它是spark-2.3.0-bin-hadoppo2.7'D:\spark\bin'已经添加到环境变量PATH中。同时，安装了JDK-10。未安装Hadoop。但是谷歌说spark可以在没有hadoop的情况下工作。这是错误信息C:\Users\a>spark-shellExceptioninthread"main"java.lang.ExceptionInInitializerErroratorg.apache.hadoop.util.StringUtils.(StringUtils.java:80)atorg.apache.hadoo
我已经在很多地方搜索过处理过这个HttpRetryException问题的其他人，但我发现的所有人都遇到过一些名为CXF的apache服务，我没有使用它。我使用的是java.net.HttpURLConnection。我创建一个连接，将setRequestProperty用于“授权”，获取输出流，写入一堆字节，然后尝试读取回复输入流。大多数时候这都有效，但有时我会遇到上述异常。我无法避免流式传输，因为有时我需要写入比内存中所能存储的更大的文件，而且无论如何，我发现的大多数搜索结果都表明这不是真正的问题。他们通常按照bindingProvider.getRequestContext().
我有一个使用ApacheSpark的Java程序。该程序最有趣的部分如下所示:longseed=System.nanoTime();JavaRDDannotated=documents.mapPartitionsWithIndex(newInitialAnnotater(seed),true);annotated.cache();for(intiter=0;itera.sum(b));//updateoverallcounts(*)seed=System.nanoTime();//copyoverallcountswhichCountChangerusestocomputeastoch
我在Person.java文件中有一个POJO:publicclassPerson{privateStringname;privateintage;publicPerson(Stringn,inta){name=n;age=a;}publicStringgetName(){returnname;}publicintgetAge(){returnage;}publicbooleanisAdult(){returngetAge()>=18;}}然后我有一个Demo.java文件，它创建一个人员列表并使用流来过滤和打印列表中的内容:importjava.util.*;publicclassD
