在AWS EMR集群上,我尝试使用Pyspark将查询结果写入到parquet,但遇到以下错误: Caused by: java.lang.RuntimeException: Parquet record is malformed: empty fields are illegal, the field should be ommited completely instead
at org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.write.DataWritableWriter.write(DataWritableWriter.java:64)
at
我是新来的火花。我正在尝试开发一个应用程序,使用Spark1.6将json数据保存到一个Hive表中。这是我的代码:
val rdd = sc.parallelize(Seq(arr.toString)) //arr is the Json array
val dataframe = hiveContext.read.json(rdd)
dataframe.registerTempTable("RiskRecon_tmp")
hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS RiskRecon_TOES")
hiveConte
我在Scala中有下面的星星之火程序:
val dfA = sqlContext.sql("select * from employees where id in ('Emp1', 'Emp2')" )
val dfB = sqlContext.sql("select * from employees where id not in ('Emp1', 'Emp2')" )
val dfN = dfA.withColumn("department", lit("Finance&
在Spark1.3.0中重新分区DataFrame之后,当保存到亚马逊的S3时,我会得到一个.parquet异常。
logsForDate
.repartition(10)
.saveAsParquetFile(destination) // <-- Exception here
我收到的例外是:
java.io.IOException: The file being written is in an invalid state. Probably caused by an error thrown previously. Current state: COLUMN
at
Spark作业在写入aws s3存储桶时失败,我正在获取java.io.FileNotFoundException:没有这样的文件或目录
堆栈跟踪:
java.io.FileNotFoundException: No such file or directory: s3a://vishal/test/abc.parquet/_temporary/0/task_20190422091705_0001_m_000000
at org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem.getFileStatus(S3AFileSystem.java:993)
at org.a
我有以下Scala代码,用于将数据从json文件写入Hive中的表。导入org.apache.spark.SparkConf导入org.apache.spark.sql.SQLContext
val conf = new SparkConf().setAppName("App").setMaster("local")
import org.apache.spark.sql.hive._
val hiveContext = new HiveContext(sc)
val stg_comments = hiveContext.read.schema(buildS
在我的星星之火项目中,我使用星火-sql 3.0.2和星火-卡桑德拉-连接器_2.12:3.1.0以及java8。
当我写到卡桑德拉表时,我面临下面的错误
最近的例外是
在一致性LOCAL_ONE的简单写入查询过程中,Cassandra超时(需要一个副本,但只有0确认写入)
请在com.datastax.spark.connector.writer.AsyncStatementWriter.$anonfun$close$2(TableWriter.scala:282) at scala.Option.map(Option.scala:230) at com.datastax.spark.co
在创建数据框架之后,我对registerTempTable有了问题。可能的原因是什么?谢谢。
import org.apache.spark.sql.SQLContext
val sqlContext = new SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._
trainingData.registerTempTable("trainingdata")
val countResult = sqlContext.sql("SELECT COUNT(*) FROM trainingdata").collect()
错误信息是
我正在通过DataSet读取一个CSV文件,然后将该文件发送给Kafka。火花提交作业工作正常,但当程序发送文件给卡夫卡,它给了我一个例外。以下是例外-
org.apache.spark.sql.execution.streaming.StreamExecution.org$apache$spark$sql$execution$streaming$StreamExecution$$runStream(StreamExecution.scala:297) at org.apache.spark.sql.execution.streaming.StreamExecution$$anon$1.ru
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
以下scala代码(您可以在scala工作表中运行它) import org.apache.spark.sql.catalyst.parser._
import org.apache.spark.sql.internal.SQLConf
val sqlParser = new CatalystSqlParser(SQLConf.get)
val query = """select col1 from table1;"""
//import sqlParser.astBuilder
val parsed = sqlParser.pars
我在一个Excel表中有一些Unicode值(用于Devnagri脚本),我想使用Windows中的SQLite数据库浏览器将其插入到SQLite中。
例如,当Unicode值为U+01F8时
如果我使用insert into table1(colmn1) values('U+01F8');之类的insert语句,它会将U+01F8作为字符串插入。
如果我使用像insert into table1(colmn1) values(u'01F8');这样的SQL,浏览器就会挂断,我必须强制终止它。
在IBM Bluemix中,我使用Python 2.6和Spark 2.0创建了一个DSX PySpark notebook。我使用IBM dashDB作为我的数据存储。我可以成功地对表进行身份验证和读取表,但是当我尝试写回一个新表时,我遇到了与此中描述的完全相同的问题。
为了解决这个问题,使用Scala桥在pixiedust库中注册一个新的自定义Scala JDBC方言是的事,但是当我在Notebook中达到这个阶段时,我一直收到以下错误:
pixiedustRunner.scala:13: error: type BeanProperty is not a member of packag