出于测试目的，我想使用BigQueryConnector在BigQuery中写入ParquetAvro日志。在我撰写本文时，无法直接从UI读取Parquet以摄取它，因此我正在编写一个Spark作业来执行此操作。在Scala中，作业体暂时如下:valevents:RDD[RichTrackEvent]=readParquetRDD[RichTrackEvent,RichTrackEvent](sc,googleCloudStorageUrl)valconf=sc.hadoopConfigurationconf.set("mapred.bq.project.id","myproject"
这是我的输入数据，其中有四列，以空格作为分隔符。我想添加第二列和第三列并打印结果sachin200102sachin900202sachin500303Raju400404Mike100505Raju50606我的代码在中途frompysparkimportSparkContextsc=SparkContext()defgetLineInfo(lines):spLine=lines.split('')name=str(spLine[0])cash=int(spLine[1])cash2=int(spLine[2])cash3=int(spLine[3])return(name,cash
给定以下结构:valdf=Seq("Color","Shape","Range","Size").map(Tuple1.apply).toDF("color")valdf1=df.withColumn("Success",when($"color""white","Diamond").otherwise(0))我想在上面wheresize>10和Shape列上再写一个WHEN条件值是Rhombus那么“Diamond”值应该插入到else0列。我试过如下但它失败了valdf1=df.withColumn("Success",when($"color""white","Diamond")
我尝试通过一个简单的Spark作业(用Java编写)查询Hive表。SparkConfconf=newSparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("MyJob");JavaSparkContextsc=newJavaSparkContext(conf);SQLContextsqlContext=neworg.apache.spark.sql.SQLContext(sc);DataFramedf=sqlContext.table("scf");但是当我通过spark-submit提交jar时，出现以下错误:Exceptioninthread"
我需要将我的Spark程序的HDFS复制因子从3更改为1。在搜索时，我想到了“spark.hadoop.dfs.replication”属性，但是通过查看https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html，它似乎不存在了。那么，如何从我的Spark程序或使用spark-submit更改hdfs复制因子？ 最佳答案 您应该使用spark.hadoop.dfs.replication在您的spark应用程序中设置HDFS中的复制因子。但是为什么在https://spark.ap
我在S3中有大约15000个文件(ORC)，其中每个文件包含几分钟的数据，每个文件的大小在300-700MB之间变化。由于递归循环YYYY/MM/DD/HH24/MIN格式的目录非常昂贵，我正在创建一个文件，其中包含给定日期的所有S3文件列表(objects_list.txt)并将此文件作为输入到sparkreadAPIvalfile_list=scala.io.Source.fromInputStream(getClass.getResourceAsStream("/objects_list.txt"))valpaths:mutable.Set[String]=mutable.Set
我正在尝试使用HiveContext从spark获取Hive的数据库或表详细信息。但我无法指向现有的Hive数据库，如下所示:星火版本:2.2.0hive版本:2.3.0在SparkShell中使用以下脚本连接到现有的HiveServer(下面使用的127.0.0.1是我的机器ip地址):scala>valhc=neworg.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)warning:therewasonedeprecationwarning;re-runwith-deprecationfordetailshc:org.apache.spark.sql.h
Listlist=jsc.wholeTextFiles(hdfsPath).keys().collect();for(Stringstring:list){System.out.println(string);}我在这里获取所有的zip文件。从这里我无法继续如何提取每个文件并存储到具有相同zipname文件夹的hdfs路径 最佳答案 您可以像下面这样使用，但在将内容写入hdfs之前，我们只需要在zipFilesRdd.collect().forEach处收集。map和平面map给出的任务此时不可序列化。publicvoidreadW
我一直在努力找出我的spark作业有什么问题，它无限期地卡在我尝试将其写出到S3或HDFS(约100GParquet格式的数据)的地方。导致挂起的行:spark_df.write.save(MY_PATH,format='parquet',mode='append')我已经在覆盖和追加模式下尝试过此操作，并尝试保存到HDFS和S3，但无论如何作业都会挂起。在Hadoop资源管理器GUI中，它显示spark应用程序的状态为“正在运行”，但看起来似乎Spark实际上没有做任何事情，当我查看SparkUI时，没有作业在运行。让它起作用的一件事是在集群处于挂起状态时增加集群的大小(我在AWS上
我有两条路径，一条用于文件，一条用于文件夹。我想将文件移动到HDFS上的那个文件夹中。我怎样才能在Scala中做到这一点？我也在用Spark如果相同的代码也适用于Windows路径，就像在HDFS上读取/写入文件一样，但不是必需的。我尝试了以下方法:valfs=FileSystem.get(sc.hadoopConfiguration)fs.moveFromLocalFile(something,something2)我收到以下错误:Exceptioninthread"main"java.lang.IllegalArgumentException:WrongFS:hdfs:/user/
