我想选择几列，添加几列或划分，用一些列作为空格填充并用新名称作为别名存储它们。例如在SQL中应该是这样的:select""ascol1,basb1,c+dasefromtable我如何在Spark中实现这一目标？ 最佳答案 您也可以使用nativeDF函数。例如给出:importorg.apache.spark.sql.functions._valdf1=Seq(("A",1,5,3),("B",3,4,2),("C",4,6,3),("D",5,9,1)).toDF("a","b","c","d")选择列为:df1.select(
这个问题在这里已经有了答案:WhyisSparkfasterthanHadoopMapReduce(2个答案)关闭5年前。我听说Spark比hadoop有优势，因为spark的内存计算。然而，一个明显的问题是并非所有数据都可以装入一台计算机的内存中。Spark也仅限于较小的数据集。同时，还有sparkcluster的概念。所以我没有遵循spark相对于hadoopMR的所谓优势。谢谢
我们在hadoop集群上存储了大量数据。我们需要使用apachespark对这些数据进行一些分析，并通过API将此分析的结果提供给其他应用程序。我有两个想法，但我不知道推荐哪一个。第一个选择是制作一个spark应用程序来进行分析并将结果存储在另一个数据存储(关系数据库甚至HDFS)中，然后开发另一个应用程序从另一个数据存储读取分析结果并提供用于查询的API。第二种选择是将两个应用程序合并为一个应用程序。这样我推断出对另一个数据存储的需求，但我这样应用程序将一直运行。在这种情况下推荐的方法是什么？如果还有其他选项，请列出。 最佳答案
我正在使用SPARK1.4.0和hadoop-2.6.0。我使用spark.ssl.enabled启用了ssl。提交示例作业时，在节点管理器日志中出现以下异常。java.io.FileNotFoundException:C:\Spark\conf\spark.truststore(Thesystemcannotfindthepathspecified)当我将truststore文件放在其他驱动器(比如D:)中时，出现以下异常java.io.FileNotFoundException:D:\Spark_conf\spark.truststore(Thedeviceisnotready)我
我在跑apache-hive-1.2.1-binhadoop-2.7.1spark-1.5.1-bin-hadoop2.6我能够在Spark上配置配置单元，但是当我尝试执行查询时，它会给我以下错误消息。hive>SELECTCOUNT(*)ASrcount,yomFromserviceGROUPBYyom;QueryID=hduser_20160110105649_4c90528a-76ba-4127-8849-54f2152be817Totaljobs=1LaunchingJob1outof1Inordertochangetheaverageloadforareducer(inbyt
最近我们已经升级到Spark1.6并尝试使用SparkQL作为Hive的默认查询引擎。在与HiveServer2相同的机器上添加SparkGateway角色，并启用SparkOnYarn服务。但是，当我运行如下查询时:SEThive.execution.engine=spark;INSERTOVERWRITEDIRECTORY'/user/someuser/spark_test_job'SELECTcountry,COUNT(*)FROMcountry_dateGROUPBYcountry;我们看到作业已被Yarn接受，分配了资源，状态显示它正在运行，但是，它显示了10%的恒定进度，并
我正在尝试使用Spark2.1.0API将多个csv文件从hdfs目录加载到spark数据集中:valcsvData=spark.read.option("header","true").csv("csvdatatest/")“csvdatatest”文件夹内有多个csv文件。Spark仅从第一个文件中选取header并将其生成为DataSet的架构，而忽略其余csv文件的header。例如hadoopfs-ls/user/kumara91/csvdatatestFound2items/user/kumara91/csvdatatest/controlfile-2017-10-19.c
两天后无法通过Spark程序将文件写入Google云集群。早些时候它运行良好，但现在每当我启动我的集群时，我都会看到大约200个工作已经由一个名叫dr.who的人提交了。我还尝试调用GoogleHome支持，但无法联系到他们并与之交谈。 最佳答案 您可以使用IdentityandAccessManagement(IAM)管理用户和权限。如果您看到用户帐户dr.who，但不承认授予他们提交作业的权限，您可以删除该帐户。 关于apache-spark-无法通过Spark程序将文件写入谷歌云集
我在使用以下表属性的配置单元阶段表中有一个150GB的文件ROWFORMATSERDE'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'WITHSERDEPROPERTIES("separatorChar"="|","quoteChar"="'","escapeChar"="\\")STOREDASTEXTFILE;现在，当我将这些数据加载到我的主表中时，它在运行一小时后失败并出现java堆错误。我正在使用分区主表，数据中大约有12000个分区。为了加载数据，我使用简单的hql:insertoverwritemainTablepartition(d
我是Scala和Spark的新手。我正在练习SparkHdfsLR.scalacode.但是我在这段代码中遇到了问题:60vallines=sc.textFile(inputPath)61valpoints=lines.map(parsePoint_).cache()62valITERATIONS=args(2).toInt第61行不起作用。在我把它改成这样之后:60vallines=sc.textFile(inputPath)61valpoints=lines.take(149800).map(parsePoint_)//149800isthetotalnumberoflines62
