我正在使用最新的AeroSpark连接器来处理AeroSpike和Spark ML。但是当我在AeroSpike中插入大约60M条记录时,我在读取操作中获得了太多的时间。当我查看htop cmd输出时,AeroSpike只使用了7%的CPU。如何提高读取操作的性能?AeroSpike会议:default-ttl 30d
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我使用的是mongo-spark-connector_2.11版本的2.2.1,它说ConflictTypes有一个基本类型为StringType。因此,解决办法是传递模式、列名和类型,这样连接器就不会推断类型本身。但是如何传递模式呢?这是我从mongo读的Java代码
DataFrameReader x = ss.read().format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource").options("spark.mongodb.input
我目前正在尝试在EMR 6.1.0中添加一个进程,该进程将使用Spark在mysql中存储聚合数据。然而,当我实际运行Spark时,我得到了以下错误。Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: Failed to load class of driverClassName com.mysql.jdbc在从EMR 6.0.0更新到6.1.0的过程中,我将Spark版本从2.4.4改为3.0.0。代码本身没有显著变化,我们知道这不是网络问题。
使用Spark 2连接器从CosmosDB流媒体可以使用Changefeed实现。https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/spark-connector#streaming-reads-from-cosmos-db 我们如何在Spark 3中做同样的事情?我正在使用Cosmos DB Apache Spark 3 OLTP Connector for SQL API (beta)。http