我有一个从MySQL加载的spark数据集，我想将每一行与数据集中的所有其他行进行比较，并使用获得的结果创建一个新的数据集。有什么办法可以实现吗？ 最佳答案 您可能想通过匹配行的字段来连接两个数据集。你可以像这样匹配两个数据集并加入这两个数据集valResult=DF1.join(DF2,(DF1("USER_ID")===DF2("USER_ID"))&&(DF1("SESSION_ID")===DF2("SESSION_ID"))&&(DF1("日期")===DF2("日期"))).select(DF1("USER_ID"),D
当我尝试将ml_decision_tree或ml_logistic_regresion与Sparklyr包一起使用时，出现以下错误。我在cloudera集群上使用spark2.1.0。>Norowsdroppedby'na.omit'call.Errorin>stop(simpleError(sprintf(fmt,...),if(call.)>sys.call(sys.parent()))):baderrormessage下面是我运行的代码片段:at%ft_string_indexer(input.col=col,output.col=paste0(col,"_in"))%>%ft_
运行hive时出现以下错误MissingHiveExecutionJar:/usr/local/apache-hive-2.1.0-bin/lib/hive-exec-*.jar查看所有相关帖子，例如MissingHiveExecutionJar:/usr/local/hadoop/hive/lib/hive-exec-*.jar但没有帮助..!!几乎什么都试过了按照这里的步骤安装http://www.bogotobogo.com/Hadoop/BigData_hadoop_Hive_Install_On_Ubuntu_16_04.php这是我的所有设置#HADOOPVARIABLES
我正在运行一个spark作业来为我的HBase数据存储生成HFiles。它曾经在我的Cloudera集群上运行良好，但是当我们切换到EMR集群时，它失败并显示以下堆栈跟踪:Serializationstack:-objectnotserializable(class:org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable,value:5031363132373033345f493635383431353835);notretryingSerializationstack:-objectnotserializable(class:org.apa
我想输入看起来像-"58;""management"";""married"";""tertiary"";""no"";2143;""yes"";""no"";""unknown"";5;""may"";261;1;-1;0;""unknown"";""no""""44;""technician"";""single"";""secondary"";""no"";29;""yes"";""no"";""unknown"";5;""may"";151;1;-1;0;""unknown"";""no""""33;""entrepreneur"";""married"";""secondar
我正在阅读下面的Databricks博客https://databricks.com/blog/2015/03/30/improvements-to-kafka-integration-of-spark-streaming.html在解释sparkkafka集成如何使用接收器和WAl工作的过程时，它说1.TheKafkadataiscontinuouslyreceivedbyKafkaReceiversrunningintheSparkworkers/executors.Thisusedthehigh-levelconsumerAPIofKafka.2.Thereceiveddatai
我有一些Spark代码可以分析CSV文件中的输入数据集。当我在集群模式下运行它时，出现以下错误(在本地模式下它到目前为止工作正常)。我的问题是:局部变量是否会影响不同worker的并行执行？我使用本地文件作为输入。我必须使用HDFS文件吗？我相信RDD是并行化的，输入文件可以存储在本地文件系统中。Exceptioninthread"main"org.apache.hadoop.security.AccessControlException:Permissiondenied:user=xxx,access=WRITE,inode="/":hdfs:supergroup:drwxr-xr-
我用kerberos设置了hadoop集群，但是当我运行spark-submit时，它抛出了异常。17/10/1908:46:53WARNscheduler.TaskSetManager:Losttask0.0instage0.0(TID0,192.168.92.4,executor1):java.io.IOException:Failedonlocalexception:java.io.IOException:org.apache.hadoop.security.AccessControlException:Clientcannotauthenticatevia:[TOKEN,KER
我正在尝试将所有spark输出部分文件合并到一个目录中，并在Scala中创建一个文件。这是我的代码:importorg.apache.spark.sql.functions.input_file_nameimportorg.apache.spark.sql.functions.regexp_extractdefmerge(srcPath:String,dstPath:String):Unit={valhadoopConfig=newConfiguration()valhdfs=FileSystem.get(hadoopConfig)FileUtil.copyMerge(hdfs,new
我正在尝试在hadoop集群(BigInsight4.1发行版)上创建hive表作为我的spark(1.5.1版)作业的输出，但我面临权限问题。我的猜测是spark使用默认用户(在本例中为“yarn”而不是作业提交者的用户名)来创建表，因此未能这样做。我尝试自定义hive-site.xml文件以设置一个经过身份验证的用户，该用户有权创建配置单元表，但这没有用。我还尝试将Hadoop用户变量设置为经过身份验证的用户，但它也没有用。我想避免保存txt文件然后创建配置单元表以优化性能并通过orc压缩减小输出的大小。我的问题是:有什么方法可以调用sparkdataframeapi的write函
