在我的Spark应用程序中,我尝试从RDBMS读取多个表,执行一些数据处理,然后将多个表写入另一个RDBMS,如下所示(在Scala中):myDF3.write.mode("append").jdbc(myurl2, outtable3, new java.util.Properties)
我知道从一个表中读取数据可以使用分区
我有火花作业,在其中我处理一个文件,然后执行以下步骤。2.Run some aggregations on dataframe and save to cassandrawriteToES(df)现在这两个操作一个接一个地运行。然而,这两者可以并行运行。我可以做两个火花工作,每一个给ES和Cassandra
我有一个脚本(script1.sh),它运行一个带有两个参数a和b的spark作业。如果我将参数更改为c和d,相同的脚本将访问不同的资源。此脚本用于在spark集群上运行作业。当前作业在两个不同的时间运行,第一个在10:00am,第二个在11:00am: $ sh -x script1.sh a b
$ sh -x script1.sh c d 我知道我们可以
df是包含所有汽车数据的dataframe (| id | time | speed | gps |...|);method1用于获取每个id的统计信息。method2用于获取每个id的其他统计信息。val a = method1(trips,df,sc)val c = method3(trips,df,sc)val e = method5(trips,df,sc)
val f = m
我想要建立一个火花流管道,从多个卡夫卡主题(数字随时间变化)读取。我打算停止流作业,添加/删除新主题,并在需要更新流作业中的主题时再次启动作业,使用中概述的两个选项之一。subscribePattern", "topic.*") \df.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
在进一步研究后我
我正在尝试使用AWS Data PipeLine在电子病历集群中设置一个运行spark作业的流程。我们的流程按“随需应变”计划运行。作为本活动的一部分,我们首先在管道中创建一个EMR集群,然后希望在一个emr集群上并行运行多个spark作业。
有没有一个我们可以用“随需应变”的时间表在数据管道上运行并行作业。