我是新来的火种,所以希望有人能帮忙。我试图读取存储在GCP桶上的拼板文件。该文件按日期进行分区,因此,例如bucket-name/year={}/month={}/day={}
对于给定的文件,我们有以下模式描述:
直到3月份,我们以前在浮动数据类型中使用x和y列。
3月份以来,这2列现在都是双数据类型的。
从我所看到的来看,吡火花在评估浮点数方面没有任何问题,而双数据类型是兼容的数据类型。(我在网上发现的类似的错误示例与数据类型不兼容有关,例如字符串和浮点数),但是,如果我们试图读取该文件的所有可用数据,就会遇到这个奇怪的问题:
#i.e. read all the data
我用的是笔记本。所以火花基本上是在互动模式下运行的。这里我不能使用闭包变量,因为齐柏林飞艇抛出了org.apache.spark.SparkException: Task not serializable,因为它试图序列化整个段落(更大的闭包)。
因此,如果没有闭包方法,我只能将map作为列传递给UDF。
我收集了一张从已销毁的RDD中收集的地图:
final val idxMap = idxMapRdd.collectAsMap
它正被用于星火变换中:
def labelStr(predictions: WrappedArray[Double], idxMap: Map[Double, St
我有一个使用Databricks笔记本从数据集创建的RDD。
当我试图从它获得具体的值时,它只是在序列化错误消息中失败。
这里是我获取数据的地方(PageCount是一个Case类):
val pcDf = spark.sql("SELECT * FROM pagecounts20160801")
val pcDs = pcDf.as[PageCount]
val pcRdd = pcDs.rdd
当我这么做时:
pcRdd.take(10)
我得到以下例外:
org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage f
当我尝试创建一个类的对象并调用特定的方法newRDD和blah时,我总是得到以下错误堆栈跟踪
I create a spark shell by importing the jar and run the following in spark-shell
spark-shell --master=yarn --jars=sample_jar.jar --files database.cfg
scala> val reader = new Sample(spark)
scala> val a = reader.buildFileRDD("/xyz/path")
我试图在intellij idea中实现case类,我得到了以下错误。你能帮我解决这个问题吗?
代码:
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("case class")
val sc = new SparkContext(conf)
case class Employee (empno: String, ename: String, job: String, mgr: String,
hiredate: String, sal: String, comm: St
在运行此代码时,我会得到任务序列化错误,其中myDstream是DStream[String],session是String
val model = GradientBoostedTreesModel.load(sc,mySet.value("modelAddress") + mySet.value("modelId"))
val newDstream = myDstream.map(session => {
val features : Array[String] = UtilsPredictor.getFeatu
我有一个Breeze DenseMatrix,我找到每行的mean和每行正方形的mean,然后把它们放在另一个DenseMatrix中,每列一个。但是我得到了Task Not Serializable异常。我知道sc不是Serializable,但我认为例外是因为我在安全区域的转换中调用函数。
我说的对吗?如果没有任何函数,怎么可能做到这一点呢?任何帮助都是最好的!
代码:
object MotitorDetection {
case class MonDetect() extends Serializable {
var sc: SparkContext = _
var machines:
我试图通过JAVA代码在SAP上使用spark来执行查询。在调用数据框架对象的任何操作时,当调用java.io.NotSerializableException.In时,将抛出NotSerializableException。
public class SaphanaTest implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 1L;
public void call() {
SparkConf sparkconf = new SparkConf().set("
我正在使用Spark来运行一个使用java.util.logging.Logger的现有Java包,并且我得到了一个错误:
org.apache.spark.SparkException: Task not serializable
at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.ensureSerializable(ClosureCleaner.scala:304)
at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.org$apache$spark$util$ClosureCleaner$$clean(Clos
val file = File.createTempFile("temp", ".avro")
val schema = new Schema.Parser().parse(st)
val datumWriter = new GenericDatumWriter[GenericData.Record](schema)
val dataFileWriter = new DataFileWriter[GenericData.Record](datumWriter)
dataFileWriter.create(schema , file)
rdd.foreach(r
最近我在Spark中使用了KernelDensity类,我试着在windows10中将它序列化到我的磁盘上,下面是我的代码:
// read sample from disk
val sample = spark.read.option("inferSchema", "true").csv("D:\\sample")
val trainX = sample.select("_c1").rdd.map(r => r.getDouble(0))
val kd = new KernelDensity().setSample(tr
在ItelliJ上运行此代码时,我得到了一些异常,例如:线程"main“中的异常:任务不可序列化的代码片段:
`
public class MostPopularSuperHero {
public static void main(String args[]) {
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("MostPopularSuperHero").setMaster("local[*]");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(con
我有一个由5个节点组成的spark集群,我有一个用Java语言编写的spark作业,它从一个目录中读取一组文件并将内容发送到Kafka。
当我在本地测试这项工作时,一切都运行良好。
当我尝试将作业提交到群集时,作业失败并显示FileNoTFoundException
需要处理的文件存在于所有5个节点上挂载的目录中,因此我确信文件路径会出现在exception exists中。
以下是提交作业时出现的异常
java.io.FileNotFoundException: File file:/home/me/shared/input_1.txt does not exist
at org.a
我正在尝试使用pyspark从teradata加载数据,并将其导入到pandas数据帧中。我不确定在这里是否有区别,但是这个表大约有50m行,但是这个过程给了我一个错误,即使是使用SELECT TOP 10 *。在运行toPandas之前,spark_df.count()返回10。 任何有关阅读错误消息的帮助都将不胜感激。或者,如果我在使用pyspark时偏离了轨道,那也是很好的。 import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
import time
from pyspark.sql.types import *
import
我还有一项任务要做。
用户在执行submit命令时提供一组配置文件的IP地址。
假设该数组如下所示:
val ips = Array(1,2,3,4,5)
数组中最多可以有100.000个值。
对于数组中的所有元素,我应该读取Cassandra的数据,执行一些计算并将数据插入Cassandra。
如果我这样做了:
ips.foreach(ip =>{
- read data from Casandra for specific "ip" // for each IP there is different amount of data to read (within the