我使用以下结构以JSON格式存储我的数据:{"generationId":1,"values":[-36.0431,-35.913,...,36.0951]}我想获取文件(generationIds)的平均值之间的间距分布(连续数字之间的差异)。我的zepplein笔记本中的第一行是:importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalwarehouseLocation="/user/hive/warehouse"valspark=SparkSession.builder().appName("test").config("spark.sql.wareh
我有大量的hadoop存档.har格式的数据。因为har不包含任何压缩，所以我试图进一步将其压缩并存储在HDFS中。我唯一可以毫无错误地开始工作的是:harFile.coalesce(1,"true").saveAsTextFile("hdfs://namenode/archive/GzipOutput",classOf[org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec])//`coalesce`becauseGzipisn'tsplittable.但是，这并没有给我正确的结果。生成了一个Gzipped文件，但输出无效(单行说明rdd类型等)任何帮助将不胜
我是Spark的新手。这是我想做的事情。我创建了两个数据流；第一个从文本文件中读取数据并使用hivecontext将其注册为temptable。另一个不断从Kafka获取RDD，对于每个RDD，它创建数据流并将内容注册为temptable。最后，我将这两个临时表连接到一个键上以获得最终结果集。我想将该结果集插入配置单元表中。但我没有想法。试图遵循一些示例，但只在配置单元中创建一个包含一列的表，而且该表也不可读。你能告诉我如何在特定的数据库和配置单元表中插入结果吗？请注意，我可以使用show函数看到连接的结果，因此真正的挑战在于插入配置单元表。下面是我使用的代码。imports.....
尝试使用write方法将数据集/数据帧作为Parquet保存到hdfs。分区在HDFS中创建，但数据为空。我正在使用Spark版本-2.xdataset.write.mode("append").partitionBy("empNo").format("parquet").save("hdfspath")或dataset.write.mode(SaveMode.Overwrite).save("hdfspath")请推荐 最佳答案 我刚刚检查了它的数据框。根据您的查询将其分区在单个列上。在具有适当值的输出文件夹中创建了两个分区文件夹
我正在尝试将一些数据从HDFS加载到HBase，如下所示:Stringdir="/tmp/eloued";Configurationconfig=HBaseConfiguration.create();config.set(SequenceFileInputFormat.INPUT_DIR,dir);//serializationconfig.setStrings("io.serializations",config.get("io.serializations"),MutationSerialization.class.getName(),ResultSerialization.cl
我正在尝试从hdfs读取R中的数据。在使用sparklyr时，我遇到的一件事是破译错误消息……因为我不是Java程序员。考虑这个例子:在R中执行此操作创建鲍鱼数据框-鲍鱼是用于机器学习示例的数据集loadpivotalRpackage#containsabalonedataandcreatedataframeif(!require(PivotalR)){install.packages(PivotalR)}data(abalone)#sampleofdatahead(abalone)#exportdatatoaCSVfileif(!require(readr)){install.pac
我正在尝试使用分区任务中的sparkjdbc()函数写入MySQL表，该分区任务是通过执行foreachPartitions(test)调用的。然而，我收到了一个选择错误。我不确定问题是否是由于spark已经在任务内部并且spark将write.jdbc()作为任务本身运行。根据我的理解，这是不允许的？我可以从我的test()函数返回列表“行”并在main中调用write.jdbc()但我宁愿不必将数据结构收集回主控。代码和错误:代码:deftest(partition_iter):row=[]row.append({'col1':26,'col2':12,'col2':153.493
我正在尝试使用spark和magellanlibrary加载geojson文件我的加载代码是:valpolygons=spark.read.format("magellan").option("type","geojson").load(inJson)inJson是我在s3上的json的路径:s3n://bucket-name/geojsons/file.json堆栈跟踪错误:0.3instage0.0(TID3,ip-172-31-19-102.eu-west-1.compute.internal,executor1):java.lang.IllegalArgumentExcepti
我找到了一些对-Phadoop-provided标志的引用，用于在没有hadoop库的情况下构建spark，但找不到如何使用它的好例子。我如何从源代码构建spark并确保它不会添加任何它自己的hadoop依赖项。看起来当我构建最新的spark时，它包含了一堆2.8.xhadoop的东西，这与我的集群hadoop版本冲突。 最佳答案 Spark具有“使用用户提供的Hadoop预构建”的下载选项，因此以spark-VERSION-bin-without-hadoop.tgz命名如果你真的想构建它，那么从项目根目录运行它./build/m
我有一个spark应用程序，它从Kafka读取数据并将数据写入HDFS。我的应用程序在几分钟内工作正常，但一段时间后它开始出现以下错误并失败。2018-01-0217:59:20LeaseRenewer:username@nameservicename[WARN]UserGroupInformation-PriviledgedActionExceptionas:username@REALM_NAME(auth:KERBEROS)cause:javax.security.sasl.SaslException:GSSinitiatefailed[CausedbyGSSException:N
