我想将数据保存到MongoDB中,同时从推特上流式传输数据。DStream中的每个RDD都包含带有值的ArrayString,所以我为这些值设置了键,并将它们包装到org.bson.document中。当我尝试将一系列文档写入MongoDB时,我得到了这样一个异常:
ERROR Executor: Exception in task 1.0 in stage 8.0 (TID 9)
java.lang.IllegalArgumentException: clusterListener can not be null
我使用的是Spark MongoDB连接器,所以下面是我的build.sbt文
假设在MongoDB中有多个DB2(DB1,DB2,.DBa,DBb,.)他们每个人都有一些收藏(Col1A,Col1B,.Col2A,Col2B,)
我希望找到一种方法来管理MongoDB中的多个输入和输出。我想用Scala语言编写一个self-contained Scala应用程序。下面是伪代码,它展示了我的想法:
readconfig_DB1.Col1A=Read setting pointing to DB=DB1 and collection=Col1A
readconfig_DB2.Col2B=Read setting pointing to DB=DB2 and collecti
当我为表同步运行spark应用程序时,错误消息如下所示:
19/10/16 01:37:40 ERROR Executor: Exception in task 0.0 in stage 3.0 (TID 51)
com.mysql.cj.jdbc.exceptions.CommunicationsException: Communications link failure
The last packet sent successfully to the server was 0 milliseconds ago. The driver has not received any packet
我正在使用一个带有Spark的Databricks Scala笔记本连接到MongoDB,并且我试图理解为什么当我尝试连接到我的MongoDB集群时会出现这个错误。我只是想能够从数据库中读取我的,但我不确定为什么这个错误总是出现。
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not initialize class com.mongodb.spark.config.ReadConfig$
我试图从MongoDB读取的代码如下所示。
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.ml
我正在尝试执行从CosmosDB API到数据库的MongoDB的读/写流数据,java.lang.UnsupportedOperationException:数据源mongodb不支持微批处理。
请帮助任何人,我们如何才能实现电火花数据流。
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.streaming
当我从s3桶将数据加载到pyspark中时,进行一些操作(连接、联合),然后尝试覆盖前面读取的相同路径(' data /csv/')。我得到了一个错误:
py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o4635.save.
: org.apache.spark.SparkException: Job aborted.
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.FileFormatWriter$.write(FileFormatWriter.sca
在与记录器依赖项进行斗争之后,我终于用常用的"java -jar“命令成功地启动了spring引导应用程序。
在应用程序中,有一个REST服务,其中使用Spark从Oracle提取数据。当我调用这个REST服务时,我得到了一个例外:
Driver stacktrace:
Job 0 failed: treeAggregate at MongoInferSchema.scala:80, took 0.233175 s
Servlet.service() for servlet [dispatcherServlet] in context with path [] threw except
我正在尝试使用Spark连接到MongoDB。(Java Spark API) 尝试运行提交作业时,会失败,并显示以下错误消息: 20/07/05 17:32:00 ERROR DefaultMongoPartitioner:
---------------------------------------- WARNING: MongoDB version < 3.2 detected.
----------------------------------------
With legacy MongoDB installations you will need to explici
我的以下代码是使用spark从hive表中读取数据。该表中有1亿条记录。当我在Rdd中选择这么多记录并尝试执行result.show()时,它给出了严重的问题异常。
我基本上是想通过从这个表中选择几列来插入其他表中的记录,以获得1亿条记录集。
下面是我的代码:
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql._
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
val hiveContext = new org.apache.spark.sql
我正尝试在一个远程mongodb集合中插入一个spark sql数据帧。以前,我用MongoClient编写了一个java程序来检查远程收集是否可访问,并且我成功地做到了这一点。
我现在的spark代码如下-
scala> val sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
warning: there was one deprecation warning; re-run with -deprecation for details
sqlContext: org.apache.spark.sql.hive.Hiv