对partitionBy创建的一个输出目录中的数据进行排序
对于partitionBy创建的一个输出目录中的数据进行排序，可以通过以下步骤实现：
- 首先，了解partitionBy的概念。partitionBy是一种数据分区技术，它将数据按照指定的字段进行分区存储，使得数据可以更高效地进行查询和处理。
- 确定排序的字段。根据具体需求，确定需要对哪个字段进行排序。
- 使用合适的排序算法。根据数据量和性能要求，选择合适的排序算法，如快速排序、归并排序等。
- 读取输出目录中的数据。使用相应的文件读取工具，如文件流或者文件解析库，读取输出目录中的数据。
- 解析数据并进行排序。将读取到的数据进行解析，并根据排序字段进行排序操作。
- 输出排序结果。将排序后的数据按照指定的格式输出到目标位置，可以是文件、数据库或者其他存储介质。
在腾讯云的云计算平台中，可以使用以下产品和服务来实现对partitionBy创建的输出目录中数据的排序：
- 腾讯云对象存储（COS）：用于存储输出目录中的数据文件。可以通过COS SDK进行文件的读取和写入操作。
- 腾讯云数据处理（DataWorks）：提供数据处理和分析的能力，可以使用DataWorks中的数据集成和数据开发功能来读取和处理输出目录中的数据。
- 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：提供大数据处理和分析的能力，可以使用EMR中的Hadoop、Spark等框架来进行数据排序操作。
- 腾讯云数据库（TencentDB）：提供高性能的数据库服务，可以将排序后的数据存储到TencentDB中，以便后续查询和分析。
请注意，以上仅为示例，具体的产品和服务选择应根据实际需求和场景来确定。
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我在蜂巢中有一些数据，其中我每天都有大约500k唯一的customerIds。数据跨度为2个月，并在date上分区。下面是这个发行版的样子-
+----------+---------------+
| date|unique_visitors|
+----------+---------------+
|2019-01-01| 500,000|
|2019-01-02| 500,000|
|2019-01-03| 500,000|
|2019-01-04| 500,000|
|2019-01-05| 500,00
浏览 1提问于2019-07-02得票数 3
我尝试将Spark用于一个非常简单的用例:给定一个包含数百万设备组的设备时间序列数据的大型文件集(90k)，将给定设备的所有时间序列读取都放入一组文件(分区)中。现在，假设我们的目标是100个分区，给定的设备数据显示在相同的输出文件中并不重要，只是相同的分区。 针对这个问题，我们提出了两种方法--先使用repartition，然后使用write，或者将带有partitionBy的write应用于Writer。其中任何一个的代码都非常简单： repartition (添加哈希列以确保与下面partitionBy代码的比较是一对一的)： df = spark.read.format("x
浏览 146提问于2021-11-15得票数 6
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2回答
我正在与Apache一起工作，以生成拼花文件。我可以在没有问题的情况下按日期对它们进行分区，但在内部，我似乎无法按正确的顺序排列数据。
订单似乎在处理过程中丢失了，这意味着parquet元数据不正确(具体来说，我希望确保parquet行组反映排序顺序，以便特定于我的用例的查询能够通过元数据高效地过滤)。
请考虑以下示例：
// note: hbase source is a registered temp table generated from hbase
val transformed = sqlContext.sql(s"SELECT id, sampleTime, ... ,
浏览 1提问于2018-09-04得票数 8
我在Apache Spark中有一个时间序列数据集，每个条目代表一个事件，我将其类型称为eventType。我想要对数据进行分区，并按如下所示将存储分区为days和eventType：
dataset.repartition(new Column("eventType"), new Column("year"), new Column("month"), new Column("day"))
.write
.partitionBy("eventType", "year", "
浏览 11提问于2019-11-29得票数 1
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我有下面的dataframe，它有两列。
输入数据：
col1,col2
1,2
2,3
7,0
2,1
在上面的数据中，第一行和第四行是对称的，应该只考虑一次。我们可以在输出中使用第一行或第四行。
可能的输出数据。
可能性1：
col1,col2
2,3
7,0
2,1
可能性2：
col1,col2
1,2
2,3
7,0
浏览 4提问于2021-03-10得票数 0
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我是Spark的新手，我对dataframe有问题。我需要对来自两列(estado，producto)的唯一分类变量进行分组，然后对第二列(producto)的唯一值进行计数和排序(Asc)。我可以在Pandas中做到这一点，但我不能在Spark中复制它。 我的原始数据帧是 +--------------------+--------------------+
| estado| producto|
+--------------------+--------------------+
| MÉXICO|TINTE P
浏览 52提问于2019-03-18得票数 1
我使用Window.sum函数来获取RDD中的值的总和，但是当我将DataFrame转换为RDD时，我发现结果只有一个分区。重新分区发生在什么时候？
val rdd = sc.parallelize(List(1,3,2,4,5,6,7,8), 4)
val df = rdd.toDF("values").
withColumn("csum", sum(col("values")).over(Window.orderBy("values")))
df.show()
println(s
浏览 2提问于2017-06-13得票数 0
我有一个很大的地理空间数据集partitionBy qk5的level 5。在每个quadkey级别的目录中，大约有1-50 Gb的数据，所以它不适合放在一个文件中。我想在进行地理空间查询时受益于下推过滤器。因此，我希望一个qk5分区中的文件按更高的qk分辨率排序(比方说四键级别10)。问:有没有一种方法可以在partitionBy批处理中对数据进行排序？例如： qk5=00001/
part1.parquet
part2.parquet
part3.parquet
part4.parquet
...
qk5=33333/
part10000.par
浏览 19提问于2021-09-23得票数 2
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我使用partitionBy(part_column)编写数据帧，它将数据帧写入输出目录，分区为output_dir/part_column_name=part_value。
有没有可能以output_dir/part_value的格式写入？
当前代码如下所示
dataframe.write.mode(SaveMode.Overwrite).format("parquet").partitionBy(part_column).save(outputPath)
假设我的分区列是dt.dt具有值'20180701'，'20180702‘。如果我执行
data
浏览 5提问于2018-08-23得票数 0
我正在将一个(5gb压缩文件)加载到内存(aws)中，创建一个数据file(在spark中)，并试图根据2列值将其拆分为更小的数据格式。最后，我想把所有这些子集写入它们各自的文件中。
我刚刚开始在spark中做实验，并且刚刚习惯了数据结构。我试图遵循的方法是这样的。
读文件
按2列对其进行排序(仍然不熟悉重新分区，也不知道是否有用)
标识这2列的所有值的唯一列表
迭代这个列表--通过使用列表中的值来过滤创建较小的数据--写入文件。
df.sort("DEVICE_TYPE"，" PARTNER_POS ") df.registerTempTabl
浏览 0提问于2016-09-01得票数 0
1回答
我目前正致力于理解火花，并遇到了一个问题。当其中一个列是计数时，我正试图解决如何在dataframe中按多个列排序。
例如，假设我有一个有三列A、B和C列的dataframe (df)，我想按A和B分组，然后计数这些实例。因此，如果有10个A=1和B=1实例，那么该行的表应该如下所示：
A，B，计数
1 1 10
我已经确定通过运行可以轻松地做到这一点：
df.groupBy('A'，'B').count()
然后，如果我想按计数(降序)对此数据进行排序，这也是非常简单的：
df.groupBy('A'，‘B’).count().orderBy(
浏览 12提问于2022-03-09得票数 0
1回答
嗨数据框架创建如下所示。
df = sc.parallelize([
(1, 3),
(2, 3),
(3, 2),
(4,2),
(1, 3)
]).toDF(["id",'t'])
如下所示。
+---+---+
| id| t|
+---+---+
| 1| 3|
| 2| 3|
| 3| 2|
| 4| 2|
| 1| 3|
+---+---+
我的主要目标是，我想用重复的次数替换每一列中的重复值。
因此，我已经尝试了流畅的代码，它并不像预期的那样工作。
from pyspark.sql.f
浏览 2提问于2018-11-02得票数 1
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我有这个数据
+---------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+---------------+
|_id |details__line_items
浏览 1提问于2019-06-25得票数 2
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1回答
三角洲湖表存储分类
、、、、
我有一个三角洲湖表，并将数据插入到那个表中。业务要求对数据进行排序，同时将其存储在表中。
在创建delta表之前，我对数据进行了排序，如下所示
df.sort()
然后创建delta表，如下所示
df.write.format('delta').Option('mergeSchema, true).save('deltalocation')
当将这些数据检索到dataframe时，我看到数据仍未排序。
为了显示已排序的数据，我必须做df.sort。
根据我的理解，数据实际上不能按排序顺序存储，用户必须在从表中提取数据时编写排序查询。
我需要了解这是否正确
浏览 11提问于2022-12-01得票数 0
我有一个数据帧，看起来像这样：
A B C
---------------
A1 B1 0.8
A1 B2 0.55
A1 B3 0.43
A2 B1 0.7
A2 B2 0.5
A2 B3 0.5
A3 B1 0.2
A3 B2 0.3
A3 B3 0.4
如何将列'C‘转换为列A的相对排名(更高的分数->更好的排名)？预期输出：
A B Rank
---------------
A1 B1 1
A1 B2 2
A1 B3 3
浏览 7提问于2017-01-15得票数 24
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3回答
在运行以下窗口查询时，有一个包含3列depName, empNo, salary的简单表
val ws = Window.partitionBy("depName").orderBy("empNo")
ds.withColumn("avg", avg("salary") over ws).show()
它输出以下结果，显示depName中的薪资avg从第一行到当前。怎么会发生这种事？我认为所有带有一个deptName的avg都应该是相同的。
如果我不使用orderBy("empNo")来创建ws，那么使用一个de
浏览 0提问于2019-04-04得票数 1
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1回答
我正在使用pyspark处理一些数据，并将输出写入S3。我已经在athena中创建了一个表，它将用于查询此数据。
数据采用json字符串的形式(每行一个)，spark代码读取文件，根据特定字段对其进行分区，并写入S3。
对于一个1.1 GB的文件，我看到spark正在写入36个文件，每个文件大小大约为5 MB。在阅读athena文档时，我发现最佳文件大小约为128MB。
sparkSess = SparkSession.builder\
.appName("testApp")\
.config("spark.debug.maxToStringFields
浏览 5提问于2019-12-16得票数 2
我有一个~10 of的数据文件，应该写成一堆CSV文件，每个分区一个。
CSV应划分为3个字段："system“、"date_month”和"customer“。
在每个文件夹中都应该写入一个CSV文件，而CSV文件中的数据应该由另外两个字段排序："date_day“和"date_hour”。
文件系统(一个S3桶)应该如下所示：
/system=foo/date_month=2022-04/customer=CU000001/part-00000-x.c000.csv
/system=foo/date_month=2022-04/customer=CU
浏览 4提问于2022-05-25得票数 0
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有一个Foo对象的JavaRDD。而且，Foo有一个日期列。
class Foo {
String id;
String date;
}
这是Foo对象的列表，
1, 2019-08-01
2, 2019-08-01
3, 2019-08-02
4, 2019-08-02
5, 2019-08-02
我想以这种方式在s3中保存序列化的Foo对象，即它们在s3中是按日期列分区的。
s3://foo/2019-08-01/ ==> contains files with Foo objects with ids 1,2
s3://foo/2019-08-02/ ==> cont
浏览 17提问于2019-08-08得票数 0
我正在尝试使用Spark将一堆csv文件转换为parquet，有趣的是，输入的csv文件已经按目录“分区”了。所有输入文件都有相同的一组列。输入文件结构如下：
/path/dir1/file1.csv
/path/dir1/file2.csv
/path/dir2/file3.csv
/path/dir3/file4.csv
/path/dir3/file5.csv
/path/dir3/file6.csv
我想用Spark读取这些文件，并将它们的数据写入hdfs中的parquet表，保留分区(按输入目录分区)，例如每个分区有一个输出文件。输出文件结构应如下所示：
hdfs://path/di
浏览 2提问于2016-11-15得票数 4
1回答
我在研究一种像这样的数据收集器-
val df = Seq(
(0.0 ),
(0.0 ),
(0.0 ),
(0.317),
(0.0 ),
(0.0 ),
(-0.78),
(-0.37),
(0.0 ),
(0.0 ),
(0.0 ),
(0.0 )
).toDF("importance")
现在我有了更多的代码，可以将labels和features列作为数组，如下所示-
val labels = Array(0,1,2)
import org.apache.spark.sql.functions.typedLit
val df1 = df.withCo
浏览 2提问于2019-11-07得票数 0
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我有两个数据- target_df和reference_df.我需要删除target_df中的account_id，它存在于reference_df中。target_df是从hive表创建的，将有数百个分区。它是根据日期(20220101到20221101)进行分区的。
我是做左反连接和写入数据在hdfs的位置。
val numPartitions = 10
val df_purge = spark.sql(s"SELECT /*+ BROADCASTJOIN(ref) */ target.* FROM input_table target LEFT ANTI JOIN ${r
浏览 11提问于2022-11-21得票数 0
我在S3中有130个GB的S3文件，它使用从redshift到S3的并行卸载加载。因为它包含多个文件，所以我想减少文件的数量，这样我的ML模型(使用sklearn)就更容易阅读了。
我已经设法使用: S3将多个数据从spark_df转换为火花数据格式(称为spark_df)。
spark_df1包含100多个列(特性)，是我对数百万客户ID的时间序列推断数据。因为它是时间序列数据，所以我希望确保'customerID‘的数据点应该在相同的输出文件中，就像我将每个分区文件作为块读取一样。我想将这些数据卸载回S3。我不介意更小的数据分区，但是每个分区文件都应该拥有单个客户的整个时间序列数据
浏览 8提问于2022-05-14得票数 0
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1回答
我正在使用最新版本的Spark(2.1.1)。我通过spark.read.csv读取了多个csv文件。使用此数据处理后，如何保存它以输出具有特定名称的csv文件。
例如，有100个输入文件(1.csv，2.csv，3.csv，...in100.csv)。属于1.csv的行应该保存为1-Result.csv。属于2.csv的行应保存为2-Result.csv等。(默认文件名将类似于part-xxxxx，不可读)
我见过partitionBy(col)，但看起来它可以按列进行分区。
另一个问题是，我想画出我的数据。星星之火没有内置的情节库。许多人使用df.toPandas()来转换成熊猫并绘制它。
浏览 0提问于2017-06-19得票数 0
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1回答
我在spark中有一个数据帧，如下所示：
ID Sales
1 0
1 0
1 5000
1 0
1 0
1 2000
1 0
2 0
2 0
2 3000
2 1000
2 0
2 0
现在，我想创建第三个列，对于每个ID，当Sales列中遇到严格的正值时，它将从0开始并递增1。每当指示器增加1时，我希望重复该数字，直到在各行中遇到Sales列的另一个严格正值。结果数据框如下所示：
ID Sales Indicator
1
浏览 0提问于2016-03-02得票数 3
2回答
我有一个基于两个分区的目录结构，如下所示：
People
> surname=Doe
> name=John
> name=Joe
> surname=White
> name=Josh
> name=Julien
我只读取包含所有信息的拼图文件，因此我是直接，将surname=Doe指定为的输出目录。现在的问题是，我试图在编写时使用partitionBy("name")添加基于名称的分区。
df.write.partitionBy("name").p
浏览 3提问于2015-09-29得票数 11
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4回答
我想创建一个新闻页面，其中包含在以下目录结构中创建的最新3个文件的片段：
假设我有以下文件：
/news.php /2010/the-latest-文章.php/2009/some-long-文章名称.php/2009/another-long-文章-名称.php/2009/too-old-文章-名称.php/2009/another-old-文章-名称.php
我只想在news.php输出中包含前3个文件。
浏览 2提问于2009-12-30得票数 1
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1回答
我有正在AWS Glue中爬行的数据。在那里，我使用PySpark并将其转换为拼图格式。我的原始数据是CSV，如下所示：
id, date, data 1, 202003, x 2, 202003, y 1, 202004, z等...
我能够成功地转换数据，但我不确定获得所需输出的最佳方法。在S3中，输出应按id和日期拆分。所以它应该有类似这样的东西：
s3://bucket/outputdata/{id}_{date}/{data}.parquet
其中id和date是数据中的实际id和日期值。文件的名称显然无关紧要，我只希望能够在S3对象前缀中创建“文件夹”并拆分其中的数据。
我是AWS
浏览 7提问于2020-06-06得票数 1
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2回答
我有一个定期更新的数据集，作为一系列CSV文件接收这些更改。我想要一个只包含每一行的最新版本的Dataframe。是否有一种方法可以在火花/火花放电中加载整个数据集，从而允许并行性？
示例：
文件1(键，值) 1,ABC 2,DEF 3,GHI
文件2(键，值) 2,XYZ 4,UVW
文件3(键，值) 3,JKL 4,MNO
应导致：1,ABC 2,XYZ 3,JKL 4,MNO
我知道，我可以通过顺序加载每个文件，然后使用一个反连接(用于踢出旧值被替换)和一个联合，但这并不是让工作负载是并行的。
浏览 3提问于2017-06-28得票数 0
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我在本地机器上使用Pyspark。我有一个包含450万行和大约30,000个不同股票的spark数据框架。我需要计算每只股票随时间变化的百分比。我已经运行了orderBy，以便将所有股票分组在一起(如下面的示例所示)。
下面是一个简化的示例数据帧。
df = spark.read.csv("stock_price.txt", header=True, inferSchema=True)
df.show()
**Company** **Price**
Company_A 100
Company_A 103
Company_A
浏览 10提问于2019-08-13得票数 2
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我的数据集中有4个字段(SparkSql)，我的目标是从时间戳中提取小时，然后在spark.sql查询中通过hour_interval进行分区。
用户名(Varchar)
时间戳(长)
ipaddress地址(Varchar)
现在，我需要用hour_interval从长时间戳中进行分区。
因此，我在mysql中创建了一个测试表，并尝试了下面的命令，它适用于从时间戳获取小时_interval。
SELECT username, originaltime , ipaddress, HOUR(FROM_UNIXTIME(originaltime / 1000)) as
浏览 1提问于2019-09-13得票数 0
2回答
我有一个DataFrame，我正在尝试partitionBy一个列，按该列对其排序，并使用以下命令将其保存为parquet格式：
df.write().format("parquet")
.partitionBy("dynamic_col")
.sortBy("dynamic_col")
.save("test.parquet");
我得到以下错误：
reason: User class threw exception: org.apache.spark.sql.AnalysisException: 'save
浏览 2提问于2018-10-14得票数 5
4回答
我是新来的火花和斯卡拉。我想读取一个包含json文件的目录。该文件有一个名为"EVENT_NAME“的属性，它可以有20个不同的值。我需要根据属性值将事件分开。即EVENT_NAME=event_A事件在一起。将这些内容写入组外部表结构中，如: /apps/hive/warehouse/db/event_A/dt=date/hour=hr
这里我有20个不同的表，用于所有的事件类型，与每个事件相关的数据应该转到相应的表中。我已经成功地编写了一些代码，但需要帮助才能正确地编写数据。
{
import org.apache.spark.sql._
import sqlContext._
浏览 7提问于2017-05-29得票数 0
回答已采纳
需要从dataframe为每一行创建一个json文件。我使用PartitionBy，它为每个文件创建子文件夹。是否有一种方法可以避免创建子文件夹并用唯一键重命名json文件？或者其他的选择？它是一个具有数千(~300 K)唯一值的巨大数据，因此重新分区正在消耗大量的资源并占用time.Thanks。
df.select(Seq(col("UniqueField").as("UniqueField_Copy")) ++
df.columns.map(col): _*)
.write.partitionBy("UniqueField"
浏览 1提问于2019-02-07得票数 0
回答已采纳
我有一个用例，我需要对滑动窗口上的一列(让我们称之为X)进行百分位数的计算。因此，窗口定义是按时间顺序排列的-持续120天： days = lambda i: i * 86400
w = Window.partitionBy("entityId").orderBy(F.col("trn_time").cast("long").asc())
.rangeBetween(-days(120),-days(1)) 我考虑过使用approxQuantile，但它是一个数据帧函数。第二种选择是使用： percent_rank().over(w)
浏览 53提问于2020-06-30得票数 2
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我希望使用Spark动态地将数据从目录写入分区。这是示例代码。
val input_DF = spark.read.parquet("input path")
input_DF.write.mode("overwrite").partitionBy("colname").parquet("output path...")
如下图所示，每个键的记录编号不同，对于一个键存在斜。input_DF.groupBy($"colname").agg(count("colname")).show()
+-----
浏览 1提问于2017-11-20得票数 0
我正在使用Spark2.2，我正在尝试创建一个基于dataframe的Hive表。
我只使用以下方法创建了一个包含数据的新Hive表：
result.write.mode(SaveMode.Overwrite).saveAsTable("db.resultTable")
当我试图对分区执行同样的操作时：
result.write.mode(SaveMode.Overwrite).partitionBy("year", "month", "day").saveAsTable("db.resultTable")
我总是
浏览 6提问于2018-06-01得票数 2
我已经写了下面的代码，我想从kafka中读取，并编写按年、月、日和小时划分的拼花文件。在dag中，我看到了一个排序操作(下图)。这个排序操作是在executor内排序还是在executor之间移动数据？我不希望作业需要在执行器之间混洗数据，因为单个执行器可以从kafka中读取数据，并在文件夹中写入独立的parquet文件。 private val year = date_format($"timestamp", "yyyy").alias("year")
private val month = date_format($&#
浏览 7提问于2020-05-01得票数 2
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这是SQL中的逻辑：
coalesce(if effc_dt <= tran_dt select(max of effc_dt) , if effc_dt >= tran_dt select (min of effc_dt)).
我想要类似的逻辑，当生效日期小于tran日期时，它将选择最接近tran日期的有效日期，如果不存在较小日期，它将检查更大的日期并选择最接近tran日期的生效日期。
输入数据格式：
|id|tran_date |effc_date |
|--|-----------|-----------|
|12|2020-02-01 |2019-02-01 |
|12
浏览 3提问于2021-03-03得票数 0
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在对数据的某一列执行聚合操作之前，我正在尝试对数据进行预分区。我有3个工作节点，我希望每个分区在我要分区的列中有不重叠的值。我不希望出现两个分区在列中可能具有相同值的情况。
如果我有以下数据
ss_item_sk | ss_quantity
1 | 10.0
1 | 4.0
2 | 3.0
3 | 5.0
4 | 8.0
5 | 13.0
5 | 10.0
然后，以下分区是令人满意的：
分区1
ss_item_sk | ss_quantity
1
浏览 1提问于2019-01-06得票数 0
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4回答
我在C中使用dirent & stat获得了文件和文件夹的列表，但它们的顺序不是我想要的。我希望它首先列出目录，然后列出文件。例如：
.
..
[dir1]
[dir2]
[file1]
[file2]
有没有办法用dirent做到这一点呢？或者我不想手动对输出列表进行排序。谢谢。
浏览 0提问于2009-11-20得票数 0
有没有一种方法可以收集reducer的输出，并防止它写入文件？在写入文件之前，我想对减少的输出进行排序。
浏览 0提问于2015-09-20得票数 0
我正在实践SSIS，目前正在进行数据透视转换。这是我正在做的事情。我用以下数据创建了一个数据源(表名: Pivot)。
使用SSIS，我创建了一个包，用于将数据旋转为具有以下列
PersonID，Product1，Product2，Product3。
这里是我的位置，我能够创建枢轴数据到文本文件。但是输出不是按PersonID分组的。
我目前的输出是
如我们所见，转换没有基于SetKey(PersonID : PivotUsage =1)分组。
我希望得到的输出是
其中的数据是基于PersonID分组的。
我在这里错过了什么？
编辑:回到下面的示例，我重新排序输入
浏览 5提问于2013-09-02得票数 3
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我希望根据大小对主目录中的子目录进行排序，并根据通过终端创建的文件对子目录中的文件进行排序。这有可能吗？
编辑:在我按照下面的答案对文件夹中的文件进行排序后，它不会重新排列，而我正在通过nautilus进行查看。我希望文件被重新排列，同时通过nautilus查看它。
浏览 0提问于2013-12-03得票数 -3
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1回答
我有一个如下所示的表格，因为订单编号是根据日期重新出现的，我只想阅读其中一个带有最新日期的表格。示例是只获取A1的24/03/2022在火星雨谢谢
浏览 2提问于2022-03-24得票数 1
我有两个数据帧，第一个是一个带有ids列表的键。第二个数据帧是一个表，其中包含每个ids的值。我想用第二个DF中的值对第一个表中的‘d列表进行排序。 例如，下面是DF 1： 1, list(rabbit,dog,cat,giraffe)
2, list(kangaroo,rhino,bear)
3, list(fish,dolphin,bird,whale) 下面是DF2： cat,1
dog,2
rabbit, 3
giraffe, 4
rhino, 5
kangaro, 6,
bear, 7
bird, 8
fish, 9
dolphin, 10
whale, 11 排序后，我希望输出
浏览 18提问于2021-09-23得票数 1
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我使用的火花2.0，我想知道，它有可能列出所有的文件为特定的蜂巢表？如果是这样的话，我可以直接使用spark sc.textFile("file.orc")增量地更新这些文件。如何向hive表中添加新的分区？有什么api的蜂巢亚稳态，我可以使用火花？
有没有办法获得映射dataframe row => partition_path的内部单元函数？
我的主要推理是对表进行增量更新。现在我发现的唯一方法是FULL OUTER JOIN SQL +SaveMode.Overwrite，它效率不高，因为他会覆盖所有的表，而我的主要兴趣是对某些特定分区的增量更新/添加新分区。
根据
浏览 2提问于2016-10-26得票数 6
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流式作业中窗口函数的性能不佳
、、、、
我使用Spark 2.0.2，Kafka 0.10.1和spark-streaming-kafka-0-8集成。我想做以下几件事：
我从NetFlow连接中提取流作业中的特征，然后将记录应用到k均值模型。其中一些特征是直接从记录中计算出来的简单特征。但我也有更复杂的功能，这些功能依赖于之前指定时间窗口的记录。它们计算在最后一秒内有多少连接与当前主机或服务连接到同一主机或服务。为此，我决定使用SQL窗口函数。
因此，我构建了窗口规范：
val hostCountWindow = Window.partitionBy("plainrecord.ip_dst").orderBy(de
浏览 2提问于2017-01-19得票数 3
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我正在加载50 GB的文本文件，最初在190个文本文件中进行分区。我把我的火花工作做在上面，效果很好。完成这项工作花了12分钟。此作业的输出再次为50 GB，在默认情况下，分区火花已经创建了大量的小文件。
现在，我想再次在输出文件上运行我的星火作业。速度太慢了。两个小时后，我不得不停止我的集群。
我调试，并发现火花是忙于加载文件本身，这就是我如何识别的问题是巨大的小文件。
这是恼人的，因为火花想要加载大文件，但又不想输出大文件。
如何处理这种情况？
我试过这个
val rdd =sc.textFile(mainFileURL, 10).repartition(10)
但是我遇到了从文件名获取信
浏览 0提问于2018-03-17得票数 0
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我有一个数据库，其中的记录如下：
{
id: someId
initialValue: 100
currentValue: 150
creationDate: someDate
}
从currentValue和initialValue之间的差异来看，我必须得到最大的值。在MongoDB中是否有可能编写一个排序函数，将一个值从另一个值减去，然后比较(排序)它们？
浏览 6提问于2022-11-08得票数 0
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