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

我想将具有一组值的数据框传递给新查询，但它失败了。1)在这里我选择了特定的列，这样我就可以在下一个查询中通过ISINscala>valmanagerIdDf=finalEmployeesDf.filter($"manager_id"!==0).select($"manager_id").distinctmanagerIdDf:org.apache.spark.sql.DataFrame=[manager_id:bigint]2)我的示例数据:scala>managerIdDf.show+----------+|manager_id|+----------+|67832||65646||

我试图从我的Spark2应用程序使用Hadoop的copyToLocalFile函数将文件从HDFS复制到本地。valhadoopConf=newConfiguration()valhdfs=FileSystem.get(hadoopConf)valsrc=newPath("/user/yxs7634/all.txt")valdest=newPath("file:///home/yxs7634/all.txt")hdfs.copyToLocalFile(src,dest)当我在Yarn客户端模式下提交我的spark应用程序时，上面的代码工作正常。但是，它在Yarn集群模式下一直失败并出

我在Internet上阅读了很多关于如何让Spark与S3一起工作的主题，但仍然没有任何东西可以正常工作。我已经下载了:Spark2.3.2withhadoop2.7andabove.我只从Hadoop2.7.7(匹配Spark/Hadoop版本)复制了一些库到Sparkjars文件夹:hadoop-aws-2.7.7.jarhadoop-auth-2.7.7.jaraws-java-sdk-1.7.4.jar我仍然无法使用S3N或S3A来让spark读取我的文件:对于S3A我有这个异常(exception):sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.acc

这是我的函数应用规则，colmdp_codcat,mdp_idregl,usedRefchangechangesaccordingtothedatainarraybRef.defwithMdpCodcat(bRef:Broadcast[Array[RefRglSDC]])(dataFrame:DataFrame):DataFrame={varmatchRule=falsevari=0while(i示例-我的数据框:valDF=Seq(("tt","aa","bb"),("tt1","aa1","bb2"),("tt1","aa1","bb2")).toDF("t","a","b)+--

我正在尝试使用使用hadoop2.8版本构建的spark2.2.0从spark访问S3数据，我正在使用/jars/hadoop-aws-2.8.3。jar,/jars/aws-java-sdk-s3-1.10.6.jar和/jars/aws-java-sdk-core-1.10.6.jar在类路径我得到以下异常java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/hadoop/fs/StorageStatisticsatjava.lang.Class.forName0(NativeMethod)atjava.lang.Class.forName(Class