我在scala/spark-shell中有4个变量。S1=(astring)="age"S2=(anotherstring)="school"D1=(adouble)=0.50D2=(anotherdouble)=0.75我需要像这样将其提供给配置单元表:因子系数0.50岁学校0.75我能够从scala/spark-shell创建表:valhiveContext=neworg.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)//后续作品hiveContext.sql("createtablestudents_table(factorSTRING,coeffFL
例如，我在spark上执行一些查询，在sparkUI中我可以看到一些查询有更多的shuffle，这个shuffle似乎是本地读取和执行者之间读取的数据量。但是我不明白一件事，例如下面的这个查询从HDFS加载了7GB，但是suffleread+shuffledwrite超过10GB。但我看到其他查询也从HDFS加载了7GB，而随机播放大约是500kb。所以我不明白这一点，你能帮忙吗？shuffle的数据量与从hdfs读取的数据无关？selectnation,o_year,sum(amount)assum_profitfrom(selectn_nameasnation,year(o_ord
valordersRDD=sc.textFile("/user/cloudera/sqoop_import/orders");valordersRDDStatus=ordersRDD.map(rec=>(rec.split(",")(3),1));valcountOrdersStatus=ordersRDDStatus.countByKey();valoutput=countOrdersStatus.map(input=>input._1+"\t"+input._2);如何将Iterable[String]的输出保存到spark-scala中的hdfs。可迭代[字符串]注意:ouput
出于测试目的，我想使用BigQueryConnector在BigQuery中写入ParquetAvro日志。在我撰写本文时，无法直接从UI读取Parquet以摄取它，因此我正在编写一个Spark作业来执行此操作。在Scala中，作业体暂时如下:valevents:RDD[RichTrackEvent]=readParquetRDD[RichTrackEvent,RichTrackEvent](sc,googleCloudStorageUrl)valconf=sc.hadoopConfigurationconf.set("mapred.bq.project.id","myproject"
这是我的输入数据，其中有四列，以空格作为分隔符。我想添加第二列和第三列并打印结果sachin200102sachin900202sachin500303Raju400404Mike100505Raju50606我的代码在中途frompysparkimportSparkContextsc=SparkContext()defgetLineInfo(lines):spLine=lines.split('')name=str(spLine[0])cash=int(spLine[1])cash2=int(spLine[2])cash3=int(spLine[3])return(name,cash
给定以下结构:valdf=Seq("Color","Shape","Range","Size").map(Tuple1.apply).toDF("color")valdf1=df.withColumn("Success",when($"color""white","Diamond").otherwise(0))我想在上面wheresize>10和Shape列上再写一个WHEN条件值是Rhombus那么“Diamond”值应该插入到else0列。我试过如下但它失败了valdf1=df.withColumn("Success",when($"color""white","Diamond")
我尝试通过一个简单的Spark作业(用Java编写)查询Hive表。SparkConfconf=newSparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("MyJob");JavaSparkContextsc=newJavaSparkContext(conf);SQLContextsqlContext=neworg.apache.spark.sql.SQLContext(sc);DataFramedf=sqlContext.table("scf");但是当我通过spark-submit提交jar时，出现以下错误:Exceptioninthread"
我需要将我的Spark程序的HDFS复制因子从3更改为1。在搜索时，我想到了“spark.hadoop.dfs.replication”属性，但是通过查看https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html，它似乎不存在了。那么，如何从我的Spark程序或使用spark-submit更改hdfs复制因子？ 最佳答案 您应该使用spark.hadoop.dfs.replication在您的spark应用程序中设置HDFS中的复制因子。但是为什么在https://spark.ap
我在S3中有大约15000个文件(ORC)，其中每个文件包含几分钟的数据，每个文件的大小在300-700MB之间变化。由于递归循环YYYY/MM/DD/HH24/MIN格式的目录非常昂贵，我正在创建一个文件，其中包含给定日期的所有S3文件列表(objects_list.txt)并将此文件作为输入到sparkreadAPIvalfile_list=scala.io.Source.fromInputStream(getClass.getResourceAsStream("/objects_list.txt"))valpaths:mutable.Set[String]=mutable.Set
我正在尝试使用HiveContext从spark获取Hive的数据库或表详细信息。但我无法指向现有的Hive数据库，如下所示:星火版本:2.2.0hive版本:2.3.0在SparkShell中使用以下脚本连接到现有的HiveServer(下面使用的127.0.0.1是我的机器ip地址):scala>valhc=neworg.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)warning:therewasonedeprecationwarning;re-runwith-deprecationfordetailshc:org.apache.spark.sql.h
