我使用的卡桑德拉与火花,我想保存数据在卡桑德拉表。我想把数据插入下表-
cqlsh:users> select * from subscription ;
pk | a | b
----+---+---
(0 rows)
cqlsh:users> desc subscription ;
CREATE TABLE users.subscription (
pk uuid PRIMARY KEY,
a text,
b text
)
程序代码(consumer_demo.py)-
from pyspark import SparkConf
import p
我是Spark的新手。我创建了一个maven项目,并获取了一些WordCount来运行它。我收到以下错误消息:
Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/spark/api/java/function/FlatMapFunction
at java.lang.Class.getDeclaredMethods0(Native Method)
at java.lang.Class.privateGetDeclaredMethods(Class.java:2615)
我在Spark中工作,使用Scala 我有两个csv文件,一个具有列名,另一个具有数据,我如何将这两个文件集成在一起,以便我可以生成一个具有模式和数据的结果文件,然后我必须对该文件应用诸如groupby、cout等操作,因为我需要计算这些列中的不同值。 所以有没有人能帮上忙呢 我写了下面的代码,在读取了这两个文件之后,我从这两个文件中生成了两个DF,然后我使用联合连接了这两个DF,现在我可以如何将第一行作为schema,或者以任何其他方式继续进行。任何人都可以提出建议。 val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[4]&
我使用的是com.databricks.spark.avro。当我在spark-shell中运行它时,就像这样:spark-shell --jar spark-avro_2.11-4.0.0.jar,我可以通过这样的方式读取文件:
import org.apache.spark.sql.SQLContext
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val avroInput = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.avro").load(inputPath)
avroInput.write.f
我是一名学生,这是我第一次学习spark.when,我在智能上配置了环境并运行了spark,有一些错误,我不知道如何解决它。
Exception in thread "main" java.lang.VerifyError: class scala.collection.mutable.WrappedArray overrides final method toBuffer.()Lscala/collection/mutable/Buffer;
at java.lang.ClassLoader.defineClass1(Native Method)
at jav
我正在尝试在Spark(2.3)中生成一个数据集,并将其编写为ORC文件格式。我正在尝试为ORC条带大小和压缩大小设置一些属性。我从那里得到了一些提示,所以发了帖子。但是spark没有遵守这些属性,并且我在生成的ORC文件中的条带大小比我设置的要小得多。
val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("App")
.set("spark.sql.orc.impl", "native")
.set("spark.sql.hive.convertMetastoreOrc",
我在斯卡拉使用星火已经很久了。现在我第一次使用火花放电。这是在Mac上
首先,我使用安装了火花放电,然后它安装了pyspark 2.2.0。
我使用brew安装apache-spark安装了spark本身,它似乎已经安装了apache 2.2.0
但当我运行火星雨时,它就会喷出。
/Users/me/anaconda/bin/pyspark: line 24: /Users/bruceho/spark-1.6/spark-1.6.2-bin-hadoop2.6/bin/load-spark-env.sh: No such file or directory
/Users/me/
我目前是.NET的新手,需要将C#列表追加到增量表中。我假设我首先需要创建一个Spark DataFrame来做这件事。在示例代码中,如何将“name”附加到dataframe "df"?
现在这似乎已经被弃用了(),新版本()中不能使用RDD
using System.Collections.Generic;
using Microsoft.Spark.Sql;
namespace HelloSpark
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
我是Spark和Scala的新手,正在尝试理解什么是操作从csv加载的表的最佳方法。假设我有csv格式的要素数据集,并且需要按列归一化值。
我从下面的代码开始
val rdd=sc.textFile("test.csv").map(_.split(","))
textFile按行对数据进行切片。如何将所有列值导入reducer以计算平均值、计数、最大值、最小值和归一化值?如何生成具有列索引键的元组?谢谢
我使用Spark-2.4从hadoop读取文件。要求读取修改时间早于某个提供的值的文件。 我偶然看到spark文档中提到了modifiedBefore选项,请参考下面的spark文档Modification Time Path Filters,但我不确定它是否在Spark2.4中可用,如果没有,我如何实现这一点?
让metrics.properties在/conf中(启用CSV接收器)如下(请参阅下面的配置),每次提交作业(使用火花提交)时收集指标,并将其保存到/tmp/
# Enable CsvSink for all instances
*.sink.csv.class=org.apache.spark.metrics.sink.CsvSink
# Polling period for CsvSink
*.sink.csv.period=1
*.sink.csv.unit=minutes
# Polling directory for CsvSink
*.sink.csv.directory=