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？
我正在使用来自ApacheCommonsCodec的URLCodec对URL进行编码，但它将空格编码为+而不是%20为什么？什么是解决方案？ 最佳答案 Seethisrelatedquestion当然，如果需要(编码后)，您可以随时执行url.replace("+","%20"); 关于java-为什么apache-commonslib编码空间为+而不是%20？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow
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
为什么我不能将我的Person对象转换为Json？我的个人模型:@EntitypublicclassPersonextendsModel{@IdprivateLongid;privateStringvalue;}Controller方法:importcom.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;importmodels.Person;importplay.Logger;importplay.db.ebean.Model;importplay.mvc.Controller;importplay.mvc.Result;importviews.html.in
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:+-----------------
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
