这段代码的哪一部分将在Spark driver上执行？
在Spark中，代码的不同部分可以在不同的执行环境中运行，包括Spark driver和Spark executor。Spark driver是Spark应用程序的主要控制节点，负责解析应用程序代码、调度任务、管理资源等。而Spark executor是运行在集群节点上的工作进程，负责执行具体的任务并返回结果。
根据给出的问答内容，我们无法直接看到代码的具体内容。但是一般情况下，Spark driver上执行的部分包括以下内容：
- 应用程序的入口点：Spark应用程序通常从main函数开始执行，这部分代码会在Spark driver上执行。
- 数据的读取和转换：如果代码中包含数据的读取和转换操作，例如从文件系统或数据库中读取数据，并进行一些转换操作，这部分代码也会在Spark driver上执行。
- RDD、DataFrame或Dataset的创建和转换：在Spark中，RDD、DataFrame和Dataset是常用的数据抽象，对这些数据进行创建和转换的代码也会在Spark driver上执行。
- 任务的调度和管理：Spark driver负责将任务分配给Spark executor，并管理任务的执行状态和结果，因此任务调度和管理的代码也会在Spark driver上执行。
需要注意的是，Spark的分布式计算模型允许将任务分发到集群中的多个Spark executor上并行执行，以提高计算性能。因此，除了上述提到的部分，实际的计算任务会在Spark executor上执行。
关于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，由于要求不能提及具体的云计算品牌商，无法给出具体的推荐产品和链接地址。但腾讯云提供了一系列与Spark相关的产品和服务，例如Tencent Spark Streaming、Tencent Spark SQL等，可以根据具体需求进行选择和使用。
相关·内容
我正在使用Apache中的MovieLens数据集。为了把数据放进火花DataFrames，我用了两种方法-
直接从.csv文件读取，使用spark.read.load() -> Works精细将.csv文件放在Postgres服务器中，使用之类的jdbc连接将SQL关系读取到Spark
dataframeList[table] = spark.read.format("jdbc"). \
options(
url = 'jdbc:postgresql
浏览 1提问于2022-11-20得票数 0
回答已采纳
我是Spark的新手。如何知道哪段代码将在驱动程序上运行&哪些代码将在执行器上运行？
我们是不是总要试着编写代码，让所有东西都在执行器上运行？有什么建议/方法可以让你的大部分代码在executors上运行吗？
更新:据我所知，转换运行在executors上，而actions运行在driver上，因为它需要返回值。那么，如果操作在driver上运行还是也应该在executor上运行，这是可以的吗？驱动程序实际上在哪里运行？在群集上？
浏览 3提问于2016-08-01得票数 35
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我试图在AWS Glue上运行现有的Spark (Scala)代码。
这段代码使用spark.read.option("jdbc")，我一直在使用spark.driver.extraClassPath选项将JDBC驱动程序添加到火花类路径。
这在本地和EMR上都很好，假设我可以首先通过引导操作将驱动程序从S3复制到实例。
但是胶的当量是多少呢？如果我将驱动程序添加到“依赖的JAR”选项中，它就不能工作，并且我会得到“没有合适的驱动程序”错误，大概是因为JAR必须对Spark自己的类加载器可见。
浏览 4提问于2020-08-24得票数 0
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1回答
我正尝试在EMR Spark上运行多个yarn应用程序，但我无法同时运行超过5个应用程序。
我正在为Spark Cluster使用以下配置：
Master = r5.2xlarge
Worker = r5.12xlarge 384 GB RAM 48个虚拟核心部署模式=群集
JSON
{
"Classification":"spark-defaults",
"ConfigurationProperties":{
"spark.executor.extraJavaOptions":
浏览 7提问于2019-07-11得票数 0
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1回答
我正在尝试用scala访问spark应用程序中的蜂箱。
我的代码：
val hiveLocation = "hdfs://master:9000/user/hive/warehouse"
val conf = new SparkConf().setAppName("SOME APP NAME").setMaster("local[*]").set("spark.sql.warehouse.dir",hiveLocation)
val sc = new SparkContext(conf)
val spark = SparkS
浏览 1提问于2017-10-21得票数 3
我使用的是包含1个master和11个m5.2xlarge核心节点的EMR集群。在对这种类型的节点进行了一些相关计算之后，下面的json在EMR上设置我的spark应用程序配置：
[
{
"Classification": "capacity-scheduler",
"Properties": {
"yarn.scheduler.capacity.resource-calculator":"org.apache.hadoop.yarn.util.resourc
浏览 0提问于2020-02-26得票数 1
下面是我正在尝试执行的代码。我想我错过了任何包，但不确定需要导入哪个包
scala> spark.driver.extraClassPath /user/hadoop/ojdbc6.jar
<console>:33: error: value driver is not a member of org.apache.spark.sql.SparkSession
spark.driver.extraClassPath /user/hadoop/ojdbc6.jar
^
<console>:33:
浏览 4提问于2017-11-30得票数 0
我有JSON数据，我正在读取一个包含几个字段的数据框架，根据两列重新划分它，并转换为Pandas。
这项工作在仅有60万行数据的EMR上持续失败，出现了一些模糊的错误。我还增加了火花驱动程序的内存设置，但仍然看不到任何分辨率。
这是我的电火花代码：
enhDataDf = (
sqlContext
.read.json(sys.argv[1])
)
enhDataDf = (
enhDataDf
.repartition('column1', 'column2')
.toPandas()
)
enhDat
浏览 4提问于2016-10-01得票数 8
回答已采纳
在火花数据帧上执行简单计数操作时，我得到以下错误。
org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Total size of serialized results of 4778 tasks (1024.3 MB) is bigger than spark.driver.maxResultSize (1024.0 MB)
设置：
master : yarn-client
spark.driver.memory : 4g
spark.driver.maxResultSize : 1g
spark.e
浏览 0提问于2020-08-14得票数 2
我想将我的数据写入本地文件系统：
path = "/tmp/test"
df = spark.sql(select_str)
df.write.parquet(path, mode="overwrite", compression="snappy")
代码运行时没有出现错误，但是当我查看tmp时，就没有test了，如果我想将它读回parquet中：
parquet = pq.ParquetDataset(path)
我知道错误：
IOError: Passed non-file path: /tmp/test
hdfs://tmp/test也会
浏览 7提问于2017-09-19得票数 1
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我尝试编写一个自定义代码来比较源模式(SAS)和目标模式(Hive)的数据类型。在SAS中，我们有不同的数据类型。例如，对于日期时间，数据类型定义为Num，格式定义为DateTime20. (例如)。在蜂巢中，这种数据类型相当于Timestamp。
因此，我的源模式文件如下所示：
source.csv文件
S_No,Variable,Type,Len,Format,Informat
6,EMP_HOURS,Num,8,15.2,15.1
4,EMP_NAME,Char,50,,
1,DATETIME,Num,8,DATETIME20.,DATETIME20.
5,HEADER_ROW_COUN
浏览 4提问于2018-01-04得票数 0
我运行星火在高性能HPC环境下，在slurm上使用火花独立模式火花版本1.6.1。问题是我的slurm节点没有在火花独立模式中完全使用。我正在使用火花提交在我的slurm脚本。有16个核心在一个节点上可用，我得到了每个执行器的所有16个核心，就像我在SPARK上看到的那样。但实际上每个执行者只使用了一个核心。worker节点上的top +1命令(执行器进程正在运行)显示，16个cpu中只有一个cpu被使用。我有255个分区，所以在这里分区似乎没有问题。
$SPARK_HOME/bin/spark-submit \
--class se.uu.farmbio.vs.exa
浏览 2提问于2017-04-27得票数 3
我在cloudera 6.2.1平台上使用oozie工作流触发spark提交作业。但是纱线容器出现故障，错误代码为-104 & 143。下面是日志片段 Application application_1596360900040_33869 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1596360900040_33869_000002 exited with exitCode: -104
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
…………………some
浏览 104提问于2020-08-14得票数 0
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我有大量的数据(12 GB，压缩)在拼图文件中分区(大约2000个文件，每个分区有10个文件)。
我希望从每个拼图文件中获得一行，并并行执行，而不仅仅是在驱动程序上。我不关心我得到的是哪一行，但从每个文件中获得一条记录是很重要的。
我想出了这段代码，但它非常慢。
val df = spark.read.parquet("/path/to/parquet/")
.groupBy(input_file_name().as("fileUri")).agg(
first("myColumn").as("myColumnValu
浏览 2提问于2020-08-17得票数 0
我的工作是在AWS集群上运行。它是一个使用cr1.8x大型实例的40个节点集群。每个cr1.8xsize都有240 g内存和32个核。我可以使用以下配置运行：
--driver-memory 180g --driver-cores 26 --executor-memory 180g --executor-cores 26 --num-executors 40 --conf spark.default.parallelism=4000
或
--driver-memory 180g --driver-cores 26 --executor-memory 90g --executor-cores 1
浏览 0提问于2015-12-18得票数 11
2回答
我在EMR (5.32.0版)的(Py)星火中遇到了一些问题。大约一年前，我在EMR集群上运行了相同的程序(我认为发布的版本一定是5.29.0)。然后，我能够正确地使用spark-submit参数配置我的spark-submit程序。但是，现在我正在运行相同/类似的代码，但是spark-submit参数似乎没有任何效果。
我的集群配置：
主节点:8 vCore，32 GiB存储器，EBS仅存储EBS存储:128个GiB 从节点: 10×16 vCore，64 GiB存储器，EBS仅存储EBS存储:256 GiB
我使用以下spark-submit参数运行该程序：
spark-submit --
浏览 3提问于2021-01-05得票数 5
文档
将部署模式描述为：
--deploy-mode: Whether to deploy your driver on the worker nodes (cluster) or locally as an external client (client) (default: client)
使用此图表fig1作为指南(取自)：
如果我启动了Spark任务：
./bin/spark-submit \
--class com.driver \
--master spark://MY_MASTER:7077 \
--executor-memory 845M \
--de
浏览 3提问于2015-03-02得票数 52
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from pyspark.sql import Row
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf=SparkConf().setAppName("2048roject").setMaster("local[*]")\
.set("spark.driver.maxResultSize", "80g").set("spark.executor.memory", "5g").set("spark.driver.memory
浏览 0提问于2018-09-10得票数 0
我有以下代码，它获取不同的电话号码，并创建所有呼叫的联合。
//Get all the calls for the last 24 hours for each MSISDN in the hour
val sCallsPlaced = (grouped24HourCallsPlaS).join(distinctMSISDNs)
val oCallsPlaced = (grouped24HourCallsPlaO).join(distinctMSISDNs)
val sCallsReceived = grouped24HourCallsRecS.join(distinctMSISDNs)
va
浏览 14提问于2016-07-30得票数 0
我在cluster上有以下代码：
def main(args: Array[String]) {
val spark = SparkSession.builder.appName("SparkData").getOrCreate()
val sc = spark.sparkContext
sc.setLogLevel("ERROR")
import spark.implicits._
import spark.sql
//----------Write Logic Here---------------------
浏览 2提问于2021-09-29得票数 0
我有5个文件，每个文件都包含大小为
File1=~500KB
File2=~1MB
File3=~1GB
File4=~6GB
File5=~1GB
我正在使用整个文件来读取所有的5个文件。每个文件有不同的列数。
*val data = sc.wholeTextFiles("..........Path......./*")
通过进一步的分析，我发现在下面的line..Any建议中，我的代码无法在本例中使用映射分区之后工作。
val files = data.map { case (filename, content) =>
浏览 0提问于2020-08-11得票数 0
1回答
当我在Ubuntu上的Jupyter Notebook中运行PySpark时，我有时会遇到Java失败的问题。我想要看到的是Java端的错误，因为我所能看到的通常是Python的很长的一般性错误，可以总结为：
ERROR:root:Exception while sending command.
Traceback (most recent call last):
File "/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/py4j/java_gateway.py", line 1207, in send_command
raise P
浏览 7提问于2021-02-02得票数 0
我是个新手，我在我的Ubuntu16.0上使用python3.5&scapk2.2.0。我编写了下面的代码来连接BigSQL
from pyspark.sql.session import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
spark_train_df = spark.read.jdbc("jdbc:db2://my bigsq url :port number:sslConnection=true;sslTrustStoreLocation=ibm-truststore.jks;sslTrustS
浏览 2提问于2017-10-13得票数 0
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1回答
我使用flintrock 0.9.0和spark 2.2.0在EC2上启动集群。代码是用pyspark编写的，我已经做了很长一段时间了，并运行了几个成功的作业。在过去的两天里，我遇到了一个问题，当我在某些实例上启动一个集群时，我没有得到任何内核。我在c1.medium上观察到了这种行为，现在在r3.xlarge上，获取spark和spark context objects的代码是这样的
conf = SparkConf().setAppName('the_final_join')\
.setMaster(master)\
浏览 0提问于2018-04-09得票数 0
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我有以下简单代码，用于将表从Postgres数据库加载到RDD中。
# this setup is just for spark-submit, will be ignored in pyspark
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
conf = SparkConf().setAppName("GA")#.setMaster("localhost")
sc = SparkContext(conf=conf)
sqlContext = SQL
浏览 4提问于2017-02-16得票数 0
我对火花和sparkR是新手，我的问题是:当我在下面写代码时: 1)。设置环境并启动spark.session()
sparkR.session(master = "my/spark/master/on/one/server/standaloneMode", , sparkConfig = list(spark.driver.memory="4g",spark.sql.warehouse.dir = "my/hadoop_home/bin",sparkPackages = "com.databricks:spark-avro_2.11:
浏览 4提问于2016-09-23得票数 1
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1回答
纱线火花作业调度较慢
、、、、
我有两个具有以下配置的mapr集群，
cluster 1: hosted on aws, 3 nodes with 32g of memory/32 cores each
cluster 2: hosted on bare-metal servers, 8 nodes with 128g of memory/32 cores each
我正在两个集群上通过纱线运行下面的电火花代码
df=hc.sql("select * from hive_table")
df.registerTempTable("df")
df.cache().count()
for: 100
浏览 2提问于2017-01-26得票数 3
我试图在一个非常简单的需求上在火花放电中实现POC。作为第一步，我只是尝试将表记录从一个表复制到另一个表。有20多个表，但在开始时，我尝试只对一个表执行此操作，然后将其增强为多个表。
当我只复制10条记录时，下面的代码工作正常。但是，当我试图复制主表中的所有记录时，这段代码会被卡住，最终我不得不手动终止它。由于主表有100万条记录，我原以为它会在几秒钟内发生，但它只是没有完成。
Spark :
你能建议我该怎么处理吗？
Host : Local Machine
Spark verison : 3.0.0
database : Oracle
代码:
from pyspark.sql i
浏览 4提问于2020-08-03得票数 0
我在Kubernetes集群上运行Spark。在对具有多个分区的数据进行重新分区时，强制每个分区只能有一个文件，而我的pod却被逐出。 错误如下： The node was low on resource: ephemeral-storage. Container sosreport-spark-cluster-opendatahub-w was using 56291400Ki, which exceeds its request of 0. 我的Spark配置是： def create_spark_config(spark_cluster, executor_memory='16
浏览 59提问于2020-08-07得票数 1
1回答
火花存储器开销
、、、、
火花记忆开销相关的问题问了很多次，所以，我看了其中的大多数。然而，在浏览了多个博客之后，我感到很困惑。
以下是我的问题
，内存开销是执行器内存的一部分，还是单独的？由于很少有博客说内存开销是执行器内存的一部分，而其他博客则说执行器内存+内存开销(这是不是意味着内存开销不是执行器memory)?Memory开销的一部分，堆外开销是相同的？，如果我没有提到开销作为火花提交的一部分，它是默认的18.75还是不会呢？，如果我们给出比默认值更多的内存开销，会有什么副作用吗？？
下面是我想了解的情况。我有5个节点，每个节点有16个vcore和128‘m内存(其中120个是可用的)，现在我想提交星火应用
浏览 2提问于2020-08-24得票数 5
1回答
我有一个四节点hadoop集群(Mapr)，每个节点都有40内存。我需要在大数据集(5亿行)的一个字段上‘应用’一个函数。我的代码流程是从hive表中读取数据作为spark dataframe，并在其中一列上应用所需的函数，如下所示：
schema = StructType([StructField("field1", IntegerType(), False), StructField("field2", StringType(), False),StructField("field3", FloatType(), False)])
udfCo
浏览 2提问于2016-08-24得票数 1
1回答
调整纱线中的火花作业
、、、
由于java.lang.OutOfMemoryError: Java堆空间，我的火花作业失败了。我试着玩配置参数，如executor-cores，executor-memory，num-executors，driver-cores，driver-memory，spark.yarn.driver.memoryOverhead，spark.yarn.executor.memoryOverhead，根据。下面是我的配置集
--master yarn-cluster --executor-cores 4 --executor-memory 10G --num-executors 30 --driver
浏览 0提问于2018-05-04得票数 0
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连接到星火应用程序中的postgresql db存在问题，该应用程序是通过使用spark-submit.sh脚本在Bluemix Apache-Spark服务集群上启动的。
我的scala文件代码是
val conf = new SparkConf().setAppName("My demo").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val driver = "org.postgresql.Driver"
浏览 1提问于2016-05-12得票数 1
回答已采纳
我在本地模式下使用了spark2.0.1和测试。
我有一个驱动程序，如下所示：
object AnnoSp {
def main(args: Array[String]) {
val spark = SparkSession.builder
.config("spark.executor.memory", "2000g")
.config("spark.driver.memory", "4000g")
.master("local[*]")
.config("spark.a
浏览 0提问于2016-11-28得票数 0
2回答
我正试图在火花壳中执行这段代码：
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
sqlContext.sql("show tables")
执行第二行之后，我将得到一个异常：
org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.getResults(Ljava/util/ArrayList；：java.lang.NoSuchMethodError在org.apache.spark.sql.hive.HiveContext.runHive(HiveContext.scala:305)，
浏览 3提问于2015-01-07得票数 0
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Spark 2.4.4： 我想导入CSV文件，但有两个选项。为什么会这样呢？哪一个更好呢？我应该使用哪一个？ from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession \
.builder \
.master("local[2]") \
.config('spark.cores.max', '3') \
.config('spark.executor.memory', '2g') \
.config('sp
浏览 66提问于2019-10-07得票数 1
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假设有10k个简单的直接任务要做，哪一个更好？
//method 1
spark.parallize(range(1,10k)).map(taskDone)
//method 2
range(1, 10k).stream().parallel().map(spark.rdd(x).collect() /*do one using spark*/)
它们是等同的吗？或者哪一种更好？
浏览 1提问于2021-03-19得票数 0
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我试图在独立模式集群上运行示例。
package org.apache.spark.examples
import scala.math.random
import org.apache.spark._
/** Computes an approximation to pi */
object SparkPi {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new SparkConf().setAppName("SparkPi")
.setMaster("spark://192.168.17.129:7
浏览 4提问于2015-02-09得票数 2
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1回答
我使用齐柏林0.7.3与火花2.3在纱线-客户模式.我的设置是：
火花：
spark.driver.memory 4096m
spark.driver.memoryOverhead 3072m
spark.executor.memory 4096m
spark.executor.memoryOverhead 3072m
spark.executor.cores 3
spark.executor.instances 3
纱线：
Minimum allocation:
浏览 0提问于2018-06-28得票数 2
1回答
我在客户端模式下使用python2.7和星火独立集群。
我想对mysql使用jdbc，发现我需要使用--jars参数加载jdbc，我在本地有jdbc，并设法用pyspark控制台(如 )加载它。
当我在我的ide中编写python脚本时，我没有办法加载额外的jar mysql-connector-java-5.1.26.jar并保持get
没有合适的司机
错误
在客户端模式下运行python脚本、在客户端模式上使用独立集群并引用远程主服务器时，如何加载额外的jar文件？
编辑:添加了一些代码-- #############################################
浏览 0提问于2017-08-27得票数 1
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我希望使用JDBC从Postgresql中读取数据，并将其存储在中。当我想用df.show()、df.take()等方法预览dataframe中的数据时，它们返回一个错误，即: java.lang.ClassNotFoundException: org.postgresql.Driver。但是df.printschema()将完美地返回DB表的信息。这是我的代码：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = (SparkSession
.builder
.master("spark://spark-ma
浏览 3提问于2021-07-24得票数 0
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2回答
我要把DStream救给卡桑德拉。在Cassandra中有一个带有map<text, text>数据类型的列。Cassandra不支持Map中的null值，但流中可以出现空值。
如果情况出了问题，我已经添加了try catch，但是程序还是停止了，而且我没有在日志中看到错误消息：
try {
cassandraStream.saveToCassandra("table", "keyspace")
} catch {
case e: Exception => log.error("Error in s
浏览 3提问于2019-02-19得票数 1
一个简单的星火流应用程序，没有任何内存计算繁重，正在消耗17 to的内存，就在STATE被更改为RUNNING之后。
集群设置：
1x主机(2 vCPU，13.0GB内存)
2x工作人员(2 vCPU，13.0GB内存)
纱线资源管理器显示: Mem总计-18 Mem，vCore总计-4
星火流应用程序源代码可以在这里找到，正如您所看到的，它没有什么作用：
Spark提交命令(通过SSH而不是GCLOUD SDK)：
spark-submit --master yarn \
--deploy-mode cluster \
浏览 0提问于2019-06-08得票数 1
我需要使用Apache Spark加载巨大的csv文件。 到目前为止，我使用Apache Spark的read方法加载了不同的文件。我没有遇到任何问题。然而，文件大小并不大，大约是100兆字节。 现在我收到了一些可伸缩性问题，比如：“如果文件不适合驱动程序的内存，会发生什么？” spark.read方法是如何工作的？是否将csv文件加载到驱动程序(主节点)的内存中？我将感谢任何想法，经验或文档。 示例代码： df = spark.read.format("csv").option("header","true").load("hugec
浏览 41提问于2019-04-30得票数 0
2回答
我使用以下命令运行存储在AWS EMR集群的主节点上(一个主服务器和两个从服务器，每个具有8GB RAM和4个核的)的pyspark代码-
spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --jars /home/hadoop/mysql-connector-java-5.1.45/mysql-connector-java-5.1.45-bin.jar --driver-class-path /home/hadoop/mysql-connector-java-5.1.45/mysql-connector-java-5.1.45.jar --co
浏览 7提问于2020-07-06得票数 1
我计划在Spark上做一个实验。
有两个配置文件: spark-defaults.conf和spark-env.sh
在spark-defaults.conf中，有spark.driver.memory和spark.executor.memory。
在spark-env.sh中，有SPARK_WORKER_MEMORY。
我应该控制哪一个来调整内存容量？(我在独立模式下使用spark-1.6.0版本)
浏览 6提问于2017-01-18得票数 1
1回答
Spark App args编码
、、、、
Spark似乎为应用程序参数使用了平台编码参数，但是是哪一个呢？
我启动了一个spark应用程序，参数如下：
final List<String> params = createParamList(...)
sparkLauncher.addAppArgs(params.toArray(new String[params.size()]));
似乎依赖于平台，在某些平台上，编码是错误的：
INFOS: childArgs [ [...] ---user=Syst??me]
用户应为"Système“
我尝试将java opts file.en
浏览 0提问于2018-06-19得票数 0
允许通过REST，提交作业。也有同样的，但使用的是Java而不是curl。
1)通过SparkSession从我的主要应用程序提交的作业：
SparkConf configuration =
new SparkConf()
.setAppName(name)
.setMaster(host)
.setJars(listOfJars)
.setAll(allPropertiesSet);
SparkSession session = Spark
浏览 1提问于2017-05-17得票数 0
回答已采纳
我们在AWS EMR上运行spark 2.3.0。以下DataFrame "df“是非空的，大小适中：
scala> df.count
res0: Long = 4067
下面的代码可以很好地将df编写到hdfs
scala> val hdf = spark.read.parquet("/tmp/topVendors")
hdf: org.apache.spark.sql.DataFrame = [displayName: string, cnt: bigint]
scala> hdf.count
res4: Long = 4067
但是，使用
浏览 0提问于2018-07-30得票数 18
回答已采纳
尽管来自DataStax 的最新的火花卡桑德拉连接器支持读/写TTL和WRITETIME，但我仍然收到一个SQL未定义函数错误。
在9.1LTSML(包括ApacheSpark3.1.2、Scala2.12)集群上使用带有库com.datastax.spark:spark-cassandra-connector-assembly_2.12:3.1.0和Spark for CassandraSparkExtensions的数据库。CQL版本3.4.5。
spark.sql.extensions com.datastax.spark.connector.CassandraSparkExtensio
浏览 2提问于2021-11-11得票数 1
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