我有以下数据集，它包含一些空值，需要在spark中使用fillna替换空值。数据框:df=spark.read.format("com.databricks.spark.csv").option("header","true").load("/sample.csv")>>>df.printSchema();root|--Age:string(nullable=true)|--Height:string(nullable=true)|--Name:string(nullable=true)>>>df.show()+---+------+-----+|Age|Height|Name
我有一个Spark程序(在Scala中)和一个SparkContext。我正在使用RDD的saveAsTextFile编写一些文件。在我的本地机器上，我可以使用本地文件路径，它与本地文件系统一起工作。在我的集群上，它适用于HDFS。我还想写入其他任意文件作为处理结果。我在我的本地机器上将它们作为常规文件写入，但希望它们进入集群上的HDFS。SparkContext似乎有一些与文件相关的方法，但它们似乎都是输入而不是输出。我该怎么做？ 最佳答案 感谢marios和kostya，但是从Spark将文本文件写入HDFS只需几个步骤。//H
我有点莫名其妙。一个简单的rdd.count()在多次运行时会给出不同的结果。这是我运行的代码:valinputRdd=sc.newAPIHadoopRDD(inputConfig,classOf[com.mongodb.hadoop.MongoInputFormat],classOf[Long],classOf[org.bson.BSONObject])println(inputRdd.count())它打开到MondoDb服务器的连接并简单地计算对象。对我来说似乎很直接根据MongoDb，有3,349,495个条目这是我的spark输出，都运行同一个jar:spark1:3.257
下面是我的项目结构:spark应用程序:scala1.scala//Iamcallingthejavaclassfromthisclass.java.java//thiswillsubmitanothersparkapplicationtotheyarncluster.由java类触发的spark应用程序:scala2.scala我的引用教程是here当我在localmode中通过spark-submit从scala1.scala运行我的java类时，第二个spark应用程序scala2.scala是被触发并按预期工作。但是，当我在yarncluster中通过spark-submit运
我正在尝试使用ApacheSparkSQL将S3中的json日志数据etl到也在S3上的Parquet文件中。我的代码基本上是:importorg.apache.spark._valsqlContext=sql.SQLContext(sc)valdata=sqlContext.jsonFile("s3n://...",10e-6)data.saveAsParquetFile("s3n://...")此代码在我有多达2000个分区时有效，而在5000或更多分区时失败，无论数据量如何。通常可以将分区合并到一个可接受的数量，但这是一个非常大的数据集，在2000个分区时我遇到了这个questi
我有两个表想连接在一起。其中一个有非常严重的数据偏差。这导致我的Spark作业无法并行运行，因为大部分工作都在一个分区上完成。我听过、读过并尝试对我的key进行加盐以增加分发。https://www.youtube.com/watch?v=WyfHUNnMutg在12:45秒正是我想要做的。如有任何帮助或提示，我们将不胜感激。谢谢! 最佳答案 是的，您应该在较大的表上使用盐渍键(通过随机化)，然后复制较小的表/笛卡尔将其连接到新的盐渍表:这里有一些建议:TresataskewjoinRDDhttps://github.com/tre
非常简单的问题:在哪些情况下我应该更喜欢HadoopMapReduce而不是Spark？(我希望这个问题还没有被问到——至少我没有找到它……)我目前正在对这两个处理框架进行比较，从目前所读的内容来看，似乎每个人都建议使用Spark。这是否也符合你的经验？或者您能说出MapReduce比Spark表现更好的用例吗？与MapReduce相比，我是否需要更多的资源(尤其是RAM)来完成与Spark相同的任务？谢谢和问候! 最佳答案 Spark是对传统MapReduce的巨大改进。您什么时候会在Spark上使用MapReduce？当您有一个
我经常发现spark在处理大型作业时失败，并出现无用的无意义异常。工作日志看起来正常，没有错误，但它们的状态为“KILLED”。这对于大型随机播放非常常见，因此像.distinct这样的操作。问题是，我如何诊断出了什么问题，理想情况下，我该如何修复它？考虑到这些操作中有很多是幺半群的，我一直在通过将数据分成例如10个block，在每个block上运行应用程序，然后在所有结果输出上运行应用程序来解决这个问题。换句话说-元映射减少。14/06/0412:56:09ERRORclient.AppClient$ClientActor:Masterremovedourapplication:FA
我在Scala中有一个简单的spark项目，并且想使用logback，但spark/hadoop似乎强制我使用log4j。这似乎与我对slf4j目的的理解不一致；是这不是对spark/hadoop的疏忽？我必须放弃logback并使用log4j吗？解决方法？在build.sbt中我尝试了排除..."org.apache.spark"%%"spark-core"%"1.4.1"excludeAll(ExclusionRule(name="log4j"),ExclusionRule(name="slf4j-log4j12")),"org.slf4j"%"slf4j-api"%"1.7.12
我无法理解Spark如何与存储交互。我想制作一个Spark集群，从RocksDB数据库(或任何其他键值存储)中获取数据。然而，此时此刻，我能做的最好的事情就是将整个数据集从数据库中提取到每个集群节点的内存中(例如到一个映射中)，然后从该对象构建一个RDD。我需要做什么才能只获取必要的数据(就像Spark对HDFS所做的那样)？我已经阅读了有关Hadoop输入格式和记录读取器的内容，但我并没有完全掌握我应该实现的内容。我知道这是一个宽泛的问题，但我真的很感激能帮助我开始。提前谢谢你。 最佳答案 这是一种可能的解决方案。我假设您拥有要访
