我有几个Spark作业,每天处理数千个文件。文件大小可能从MB到GB不等。完成工作后,我通常使用以下代码进行保存
finalJavaRDD.saveAsParquetFile("/path/in/hdfs"); OR
dataFrame.write.format("orc").save("/path/in/hdfs") //storing as ORC file as of Spark 1.4
Spark job在最终输出目录中创建了大量的小零件文件。据我所知,Spark为每个分区/任务创建零件文件,如果我错了,请纠正我。我们如何控制Spark创
我正在尝试从HDFS文件(Csv)创建dask数据帧。存储在HDFS中的csv文件包含许多零件文件。
在read_csv应用编程接口调用时:
dd.read_csv("hdfs:<some path>/data.csv")
出现以下错误:
OSError: Could not open file: <some path>/data.csv, mode: rb Path is not a file: <some path>/data.csv
事实上,/data.csv是包含许多零件文件的目录。我不确定是否有一些不同的API来读取这样的hdfs
我有一个PySpark脚本,其中的数据被处理,然后转换成CSV文件。由于最终的结果应该是ONE CSV文件可以通过WinSCP访问,所以我做了一些额外的处理,将工作节点上的CSV文件放在一起,并将它从HDFS中传输到WinSCP服务器(我认为它被称为边缘节点)。
from py4j.java_gateway import java_import
import os
YYMM = date[2:7].replace('-','')
# First, clean out both HDFS and local folder so
在dataframe中,每一列第三列都分配固定的宽度,并将其存储回HDFS,但问题是我没有得到正确的对齐。
这是我的代码:
val hdfs=spark.read.option("header","true").option("inferSchema","true").csv("hdfs://localhost:9000/user/akshathasai/fixedwidth.csv").toDF()
hdfs: org.apache.spark.sql.DataFrame = [Name: string, age
我对Hive的理解是,它提供了一种使用SQL命令查询HDFS的方法。
好吧,但是还有Spark。Spark拥有所有的RDD类方法,这些方法完全有能力,但我更喜欢使用SQL。
输入Spark SQL。既然我可以使用Spark SQL通过SQL查询我的数据库,那么为什么Hive会进入这个画面呢?
医生说:
enableHiveSupport():
Enables Hive support, including connectivity to a persistent Hive metastore, support for Hive serdes, and Hive user-defined fun
我使用的是容器,它基于容器。
我如何解决这个异常:
org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException: Input path does not exist: file:/README.md
Main.java
context = new SparkContext(
new SparkConf()
.setAppName("Test App")
.setMaster("spark://s
我试图使用Databricks的spark_2.10依赖项将数据写入*.csv文件到HDFS。由于我能够将.csv文件读取到DataFrame,所以依赖关系似乎工作得很好。但是,当我执行写时,我会得到以下错误。异常发生在将头写入文件之后。
18/06/21 21:41:58 WARN hdfs.DFSClient: Caught exception
java.lang.InterruptedException
at java.lang.Object.wait(Native Method)
at java.lang.Thread.join(Thread.java:1281)
at java.la