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
我收到以下错误:
Py4JJavaError: An error occurred while calling z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe.
: java.io.IOException: No FileSystem for scheme: s3n ...
当我尝试从S3检索数据时。我的spark-defaults.conf有下面这一行:
spark.jars /Users/lrezende/Desktop/hadoop-aws-2.9.0.jar
这个文件在我的桌面上。
我的代码是:
from pys
我有一个火花应用程序试图读取一个文件。由于Spark的延迟加载,文件可能在spark.read时存在,但当我实际加载文件(如count操作)时,文件就会被删除。
// t0: file exists when initially trying to load the file
val ds = spark.read.json("s3://some-location/some-file")
// some operations on ds
// t1: the file s3://some-location/some-file is deleted from S3 by so
我已经设置了spark配置,其中包括S3访问密钥和密钥以及设置impl。 当我执行sqlContext.getAllConfs时,我可以看到值 但是在将文本文件读入df时,我得到了一个禁止的错误 val df = sqlContext.read
.format("com.databricks.spark.csv")
.option("header", "true") // Use first line of all files as header
.option("delimiter", de
我有一个问题--如何用sc.textFile在PySpark上加载本地文件(不是在HDFS上,也不是在PySpark上)。我读取,然后将sales.csv复制到主节点的本地(而不是HDFS),最后执行以下操作
sc.textFile("file:///sales.csv").count()
但是它返回以下错误,即file:/click_data_sample.csv does not exist
z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe.:调用Py4JJavaError时出错:ip-17x-xx-xx-xx