我试图在类似于下面的星火数据框架上进行多项式曲线拟合(使用Spark版本2.4.0.7.1.5,ScalaVersion2.11.12 (OpenJDK 64位服务器VM,1.8.0_232))。
我为此编写了一个联非新议程,它可以注册,但在运行时得到一个错误。
我是斯卡拉和联非新议程的新手。你能帮我看看我的功能,看看它有什么问题吗?
谢谢,
示例df
val n = 2
val data = Seq(
(1,80.0,-0.361982467), (1,70.0,0.067847447), (1,50.0,-0.196768255),
(1,40.0,-0.135489192)
我无法执行下面的代码。此代码尝试在SparkContext runJob()方法中使用SparkSession从配置单元表执行配置单元查询。
val lines = sparkSession.sparkContext.parallelize(Seq("hello world"),1)
sparkSession.sparkContext.runJob(lines, (t: TaskContext, it: Iterator[String]) => {
val conf = new SparkConf().setAppName("Testing")
val
我有一个字典的RDD,我想得到一个只包含不同元素的RDD。但是,当我试图打电话给
rdd.distinct()
PySpark给出了以下错误
TypeError: unhashable type: 'dict'
at org.apache.spark.api.python.PythonRunner$$anon$1.read(PythonRDD.scala:166)
at org.apache.spark.api.python.PythonRunner$$anon$1.<init>(PythonRDD.scala:207)
at org.ap
我试图编写一个返回复杂类型的UDF:
private val toPrice = UDF1<String, Map<String, String>> { s ->
val elements = s.split(" ")
mapOf("value" to elements[0], "currency" to elements[1])
}
val type = DataTypes.createStructType(listOf(
DataTypes.createStructField(
这个问题已经被问到了Scala的,但它对我没有帮助,因为我正在使用Java API。我真的把所有的东西和厨房的水槽都扔进去了,所以这是我的方法:
List<String> sourceClasses = new ArrayList<String>();
//Add elements
List<String> targetClasses = new ArrayList<String>();
//Add elements
dataset = dataset.withColumn("Transformer", callUDF(
我尝试运行2个数据流,在第一个数据流中生成Dataframe,将df注册为tmp视图,然后在另一个数据流中使用它,如下所示:
dstream1.foreachRDD { rdd =>
import org.apache.spark.sql._
val spark = SparkSession.builder.config(rdd.sparkContext.getConf).getOrCreate
import spark.implicits._
import spark.sql
val records = rdd.toDF("record")
r
我无法在安装在spark上的Scala IDE (Maven火花项目)中运行简单的Windows 7作业
火花核心依赖已被添加。
val conf = new SparkConf().setAppName("DemoDF").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val logData = sc.textFile("File.txt")
logData.count()
错误:
16/02/26 18:29:33 INFO SparkContext: Created broadcast
为什么Spark强制从元组列表中构建RDD,以便在进行还原键转换的情况下?
reduce_rdd = sc.parallelize([{'k1': 1}, {'k2': 2}, {'k1': -2}, {'k3': 4}, {'k2': -5}, {'k1': 4}])
print(reduce_rdd.reduceByKey(lambda x, y: x + y).take(100))
错误:
for k, v in iterator:
ValueError: need more than 1 v
我按照的第一部分创建了一个外部配置单元表,并将其指向特定的S3 Bucket。在Hue界面中,我可以在成功创建后浏览数据示例。如果我切换到齐柏林飞艇并运行以下命令:%sql show tables,我可以看到我的表列在default数据库旁边。
现在,如果我实际尝试查询表,就会得到一个java.io.IOException: Not a file: s3://my-bucket/my-subdirectory错误。这个错误是有道理的,但是Hive会让你指定一个S3存储桶,而不是一个实际的S3文件,所以我不知道如何让两者都满意!
请注意,此目录中只有一个文件,并且我没有尝试任何分区。该文件经过压
我构建了一个Spark RDD,其中该RDD的每个元素都是一个表示XML记录的JAXB Root元素。
我想拆分这个RDD,以便从这个集合中产生6个RDD。本质上,这项工作只是将分层的XML结构转换为6组平面CSV记录。为了做到这一点,我目前六次忽略了相同的RDD 6。
xmlRdd.cache()
val rddofTypeA = xmlRdd.map {iterate over XML Object and create Type A}
rddOfTypeA.saveAsTextFile("s3://...")
val rddofTypeB = xmlRdd.ma