sessionIdList的类型为:
scala> sessionIdList
res19: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MappedRDD[17] at distinct at <console>:30
当我尝试运行下面的代码时:
val x = sc.parallelize(List(1,2,3))
val cartesianComp = x.cartesian(x).map(x => (x))
val kDistanceNeighbourhood = sessionIdList.map(s => {
ca
我正在使用卡洛普,即火花塞连接卡桑德拉。我已经创建了两个RDDs,它看起来像
class A val persistLevel = org.apache.spark.storage.StorageLevel.MEMORY_AND_DISK val cas1 = CasBuilder.cql3.withColumnFamily("cassandra_keyspace", "cassandra_coulmn_family 1") val sc1 = new SparkContext("local", "name it any t
我想知道缓存的RDD的范围是什么。例如:
// Cache an RDD.
rdd.cache
// Pass the RDD to a method of another class.
otherClass.calculate(rdd) // This method performs various actions.
// Pass the RDD to a method of the same class.
calculate(rdd) // This method also performs some actions.
// Perform an action in
我是个新手。我的问题如下。我已经有了一个包含数据的pairRDD。现在,我需要对它应用一个map转换,这样我就可以得到一个具有新值的新RDD,该值依赖于map函数内部的一些内部转换,如下所示。(伪代码)
JavaPairRDD<Long,Long> originalRDD = .... //the one i load from the dataset
JavaPairRDD<Long,Long> anotherrdd = ......; //the source of tuples
JavaPairRDD<Tuple2<Long, Long>, Lo
我有两个RDD,一个很大,另一个要小得多。我想在大RDD中找到所有独特的元组,其中包含来自小RDD的键。
大的RDD太大了,我不得不避免一次完全的洗牌。
小的RDD也足够大,以至于我不能播放它。我也许能播放它的钥匙。
也有重复的元组,我只关心不同的元组。
例如
large_rdd = sc.parallelize([('abcdefghij'[i%10], i) for i in range(100)] * 5)
small_rdd = sc.parallelize([('zab'[i%3], i) for i in range(10)])
我的Spark应用程序当前由于YARN试图超过内存限制而导致执行器死亡。在我购买的文档或O‘’Reilly书中,我似乎找不到创建RDD是如何在executors上分配内存的。有人能告诉我下面的代码片段中发生了什么吗?
N = 10
array = numpy.random.random_float(N)
# Is the array actually partitioned and serialized out when this is executed?
# Or when an action using this rdd is called? At this point,
# I wo
我看到了以下代码,它处理星火流中的消息:
val listRDD = ssc.socketTextStream(host, port)
listRDD.foreachRDD(rdd => {
rdd.foreachPartition(partition => {
// Should I start a separate thread for each RDD and/or Partition?
partition.foreach(message => {
Processor.processMessage(message)
})
})
在spark程序中,我首先初始化了2个RDD,然后在while循环中使用了第二个RDD,如下所示:
var nodes = sc.parallelize(ArrayBuffer(1, 2, 3, 4, 5))
var node_GroupIDs = nodes.map(x=>(x, UUID.randomUUID()))
var i = 0
while (i < 10) {
node_GroupIDs.foreach(println)
i += 1
}
我发现在不同的迭代中,对于某个节点ID,对应的组ID具有不同的值。似乎在每次迭代中,RDD都被再次初始化。这种情
有人能用简单的语言解释一下CoGroupedRDD是做什么的吗?下面的代码在两个RDDs之间进行连接。
val schema = "some_schema"
val RDD = {sc.cassandraTable[(String, String, Int, Int, Int, Int)](schema, "Event_table").select("column1" as "_1", "column2" as "_2", "column3" as "_3",
例如,根据,当您在RDD.map中使用一个对象时,Spark将首先序列化整个ojbect。现在,让我们说,我有一个RDD定义为可序列化类的成员。星火会为RDD做些什么,它是否也会尝试序列化它。如果是这样的话,是怎么做的?
下面是一个示例代码。
class SomeClass extends Serializable {
var a: String
var b: Int
var rdd: RDD[...]
....
}
objectOfSomeClass = new SomeClass(...)
...
someRDD.map(x => someFunc(objectOfSom
我正在使用Spark2.1.0和Scala2.10.6
当我尝试这样做的时候:
val x = (avroRow1).join(flattened)
我知道错误:
value join is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row]
我为什么要收到这条消息?我有下列进口报表:
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
impor
我有两个rdd --一个rdd --另一个RDD --另一个RDD--键上的两个RDD--我添加了虚拟值0,还有其他使用join的有效方法吗?
val lines = sc.textFile("ml-100k/u.data")
val movienamesfile = sc.textFile("Cml-100k/u.item")
val moviesid = lines.map(x => x.split("\t")).map(x => (x(1),0))
val test = moviesid.map(x => x._1)
v