我正在使用spark2.3.0和Hadoop2.7(但如果需要我可以升级)我想访问具有ARN(亚马逊资源名称)IAM角色的S3文件https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-multiple-profiles.html我已经看过这个Howtoaccesss3a://filesfromApacheSpark?但是没有关于IAM访问的问题publicclasstest{publicstaticvoidmain(String[]args){SparkSessionsc=newSparkSession.Builder().appNa
我试图让Spark在Windows10上运行，但我总是遇到错误。我已经彻底研究过，但仍然遇到问题，这是我所做的:已安装JDK1.8。(工作正常)已安装Anaconda3(工作正常)解压Spark2.3.1从here下载了winutils.exe并将它放在.\Hadoop\bin\中(除了这个文件之外，Hadoop文件夹的其余部分是空的——有人告诉我我不需要Hadoop)设置环境变量如下:用户变量:PATH=.\Continuum\anaconda3系统变量:JAVA_HOME=.\Java\jdk1.8.0_161HADOOP_HOME=.\HadoopPYSPARK_DRIVER_P
我必须列出文件夹中的所有文件，并根据文件名将文件保存在不同的文件夹中，使用spark.我写了下面的代码但出现错误splitisnotamemberoforg.hadoop,whileusingoperatorsplit.下面是我的代码，任何人都可以建议我如何消除或克服这个错误。importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportscala.io.Sourceimportorg.apache.hadoop.conf.Configurationimportscala.io.Sourceimportorg.apache.spark.sql.functio
首先是虚构的用例。假设我有一个元组流(user_id,time_stamp,login_ip)。我想以5秒的粒度维护每个用户的最后登录IP。使用Spark流，我可以使用updateStateByKey方法更新这张map。问题是，随着数据流不断涌来，每个时间间隔的RDD越来越大，因为看到了更多的user_ids。一段时间后，map会变得很大，维护时间会变长，无法实现结果的实时传递。请注意，这只是我想出的一个简单示例来说明问题。实际问题可能更复杂，确实需要实时交付。关于如何解决这个问题的任何想法(在Spark以及其他解决方案中都会很好)？ 最佳答案
我目前正在使用Python将CSV数据批量加载到HBase表中，目前我在使用saveAsNewAPIHadoopFile编写适当的HFile时遇到了问题我的代码目前如下所示:defcsv_to_key_value(row):cols=row.split(",")result=((cols[0],[cols[0],"f1","c1",cols[1]]),(cols[0],[cols[0],"f2","c2",cols[2]]),(cols[0],[cols[0],"f3","c3",cols[3]]))returnresultdefbulk_load(rdd):conf={#Ommitt
在Spark中创建了一个parquet文件。这是代码片段parquet_file_name=os.path.join(partition,os.path.basename(fileLocation)+".parquet")dfData=sqlContext.createDataFrame(addedColumns,schema)dfData.save(parquet_file_name,"parquet","append")我可以在Spark中读取文件内容。In[1]:sqlContext=SQLContext(sc)parquetFile=sqlContext.parquetFile
我在HDFS上有一个目录，其中每10分钟复制一个文件(现有文件被覆盖)。我想使用Spark流(1.6.0)读取文件的内容，并将其用作引用数据以将其加入其他流。我将“记住窗口”spark.streaming.fileStream.minRememberDuration设置为“600s”并设置newFilesOnly到false，因为当我启动应用程序时，我不想从已经存在的HDFS中获取初始数据。valssc=newStreamingContext(sparkConf,Seconds(2))defdefaultFilter(path:Path):Boolean=!path.getName()
问题陈述RDD分组后需要格式化Spark输出(移除CompactBuffer)输入Header1^Header2A^4BA^11AB^7AC^6DFC^7DS期望的输出(A,(4B,11A))(B,(7A))(C,(6DF,7DS))我尝试了什么valrecords=sc.textFIle("/user/chronicles/test.txt").map(x=>{valy=x.split("\\^",-1)(y(0).trim(),y(1).trim())}).groupBy(x=>x._1)records.foreach(println)输出(A,CompactBuffer((4B,
我正在尝试监视HDFS中的存储库以读取和处理复制到它的文件中的数据(将文件从本地系统复制到HDFS我使用hdfsdfs-put)，有时它会产生问题:SparkStreaming:java.io.FileNotFoundException:Filedoesnotexist:.COPYING所以我阅读了论坛中的问题和此处的问题SparkStreaming:java.io.FileNotFoundException:Filedoesnotexist:._COPYING_根据我读到的内容，问题与Spark流式传输在文件完成复制到HDFS和Github之前读取文件有关:https://githu
我在我的IntelliJIDE上运行一个spark应用程序作为Maven项目，我正在尝试创建一个rowRDD并将它们转换为数据帧并将其存储在hdfs中。SPARKVERSION:1.5.2SCALAVERSION:2.10.4我的代码:valrowRDD=dataframename.map(_.split("\t")).map(p=>Row(p(0),p(1),p(2),p(3)))它报告值拆分不是我的类包的成员并且报告应用程序不采用任何参数。存在一些依赖性问题，我需要这方面的帮助。注意:我已经完成了rowRDD的模式定义感谢支持 最佳答案
