我使用Python API for Sparkstreaming中的textFileStream()方法在创建XML文件时读取它们,将它们映射到一个xml值中,从ElementTree中提取“有趣的”项并将它们放入一个字典( ElementTree:flatMap )中,然后我执行一个reduceByKey()来聚合每个键的计数。在减少时,我的字典中只剩下每个网络(密钥)的总数据包数。
我的问题是我在流媒体上遇到了麻烦。它不是保存一个运行的总数,而是
下面是我使用Scala在spark.streaming中获取Flume事件和进程的代码。当尝试使用reduceBykey函数时,我得到以下编译错误:
value reduceByKey is not a member of org.apache.spark.streaming.dstream.DStream我不认为这是一个依赖问题,我有其他简单的应用程序在使用reduceBykey的同一个Eclipse中工作。package com
附加的代码只是使用Kafka和SparkStreaming的字数统计实现。如何在流式传输时让每个分区有单独的使用者执行?请帮帮我!sparkConf = new SparkConf().setAppName("DirectKafkaWordCount") .set("spark.executor.memorymessages.map(_.value)
val words = lines.f
我有一个Spark结构的流媒体应用程序。应用程序从kafka接收数据,并且应该使用这些值作为参数来处理来自cassandra数据库的数据。我的问题是,我如何使用输入数据帧(kafka)中的数据,作为cassandra中的"where“参数"select”,而不会出现以下错误:
Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Queries with streaming sour