我正在运行一个简单的sparkSQL查询,它在两个数据集上进行匹配,每个数据集大约是500 is。所以整个数据都在1TB左右。
val adreqPerDeviceid = sqlContext.sql("select count(Distinct a.DeviceId) as MatchCount from adreqdata1 a inner join adreqdata2 b ON a.DeviceId=b.DeviceId ")
adreqPerDeviceid.cache()
adreqPerDeviceid.show()
作业工作良好,直到数据加载(10k任务分配
我有一个RDD[MapString,Any],我正在尝试将它转换为Dataframe。我没有可以指定Dataframe的架构。
我试着做了一个rdd.toDF,但是没有帮助。它出现了一个错误,如下所示。
Exception in thread "main" java.lang.ClassNotFoundException: scala.Any
at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:382)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.ja
我已经在基于SP3的SLES 11的HDP2.3上安装了Vora1.2。
当我试图按照新安装和管理手册第2.7节(第34页)对Vora进行基于命令行的验证时,我现在得到了一个新的错误:
scala> vc.sql(testsql)
com.sap.spark.vora.discovery.DiscoveryException: Could not connect to Consul Agent on localhost:8500 : null at
com.sap.spark.vora.discovery.ConsulDiscoveryClient$ConsulDisc
我已经给出了示例表。我想从"value“列获得每组"source”列的中位数。其中,源列是字符串,DataType值列是双DataType
scala> sqlContext.sql("SELECT * from tTab order by source").show
+---------------+-----+
| Source|value|
+---------------+-----+
|131.183.222.110
我使用以下命令创建了一个空的Seq() scala> var x = Seq[DataFrame]()
x: Seq[org.apache.spark.sql.DataFrame] = List() 我有一个名为createSamplesForOneDay()的函数,它返回一个DataFrame,我想将它添加到这个Seq() x中。 val temp = createSamplesForOneDay(some_inputs) // this returns a Spark DF
x = x + temp // this throws an error 我得到下面的错误- scala&
我有两个数据帧: dataDf和regexDf。dataDf有大量记录,而regexDf有两列正则表达式。我的问题是,我需要根据regexDef中的两列匹配正则表达式的两列来过滤dataDf。我想出了这个
dataDf.registerTempTable("dataTable")
sqlContext.udf.register("matchExpressionCombination", matchExpressionCombination _)
val matchingResults = sqlContext.sql("SELECT * FROM da
我有Cassandra表,在最后一列中名为"fullJson“的是JSON日志文件。我需要使用userID在JSON行中使用MD5哈希值。这是我的方法,但对某些人来说,我总是在某个时刻陷入困境。装载卡桑德拉表:
scala> val rawCass = sc.cassandraTable[cassFormat]("keyspace", "logs").repartition(200)
rawCass: org.apache.spark.rdd.RDD[cassFormat] = MapPartitionsRDD[73] at coalesce at
在下面的示例中,我希望用Dataframe中的相应值(如果存在的话)覆盖Spark中的值。有什么方法可以使用星火(Scala)来完成吗?
Dataframe A
ID Name Age
1 Paul 30
2 Sean 35
3 Rob 25
Dataframe B
ID Name Age
1 Paul 40
结果
ID Name Age
1 Paul 40
2 Sean 35
3 Rob 25
在spark (如 )中,有许多方法来验证两个数据帧的架构。但是我只想在SQL中验证两个数据帧的模式,我指的是SparkSQL。
示例查询1:
SELECT DISTINCT target_person FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE COLUMN_NAME IN ('columnA','ColumnB') AND TABLE_SCHEMA='ad_facebook'
示例查询2:
SELECT count(*) FROM information_schema.columns WHERE table_n
我正在尝试在Spark独立集群上运行一个相对简单的Spark SQL命令
select a.name, b.name, s.score
from score s
inner join A a on a.id = s.a_id
inner join B b on b.id = s.b_id
where pmod(a.id, 3) != 3 and pmod(b.id, 3) != 0
表的大小如下
A: 25,000
B: 2,500,000
score: 25,000,000
因此,我希望得到的结果是25,000,000行。我想用Spark SQL运行这个查询,然后处理每一行。下面是相关的sp
我试图使用星火红移库,并且无法操作由sqlContext.read()命令创建的数据(从redshift读取)。
这是我的代码:
Class.forName("com.amazon.redshift.jdbc41.Driver")
val conf = new SparkConf().setAppName("Spark Application").setMaster("local[2]")
val sc = new SparkContext(conf)
import org.apache.spark.sql._
val sqlContext
在中运行的示例Java代码如下: import org.apache.spark.sql.SQLContext;import org.apache.spark.sql.types.*;
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
StructType customSchema = new StructType(
new StructField("year", IntegerType, true),
new StructField("make", StringType, true),
new S