我正在尝试创建一个运行在Scala上的Spark应用程序,它读取位于src/main/resources目录中的.csv文件,并将其保存在本地hdfs实例上。当我在本地运行它时,一切都很有趣,但每当我将其捆绑为.jar文件并将其部署到服务器上时,就会出现问题…… 这是我的代码,位于src/main/scala中,我的数据文件的位置是src/main/resources/dataset.csv val
对于我目前正在处理的Scala和Spark项目,我必须编写一个代码,检查我正在处理的hdfs目录是否为空,如果不是,我必须从目录中删除所有文件。在将代码部署到Azur之前,我将使用计算机上的本地目录对其进行测试。 val srcPath=new Path("C:\\Users\\myuser\\Desktop\\test_di
我是hadoop的新手,刚刚开始尝试使用scala和spark连接到hdfs,但不知道配置有什么问题。请帮我解决和理解它。Hadoop Version is 2.7.3Spark Version is 2.1.1 <dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
通常情况下,如果我将Scala用于Spark作业,我将编译一个jarfile并使用gcloud dataproc jobs submit spark提交它,但有时对于非常轻量级的作业,我可能在笔记本中使用未编译的Scala代码,或者使用spark-shell REPL,在这里我假设SparkContext已经可用。对于其中的一些轻量级用例,我可以等效地使用PySpark并与gcloud dataproc jobs submit pys