JavaRDD.map中的地图函数出错
是指在使用Spark的JavaRDD的map函数时出现错误。JavaRDD是Spark中用于表示分布式数据集的数据结构，map函数是对RDD中的每个元素应用一个函数，返回一个新的RDD。
出错的原因可能有多种，下面列举几种常见的情况和解决方法：
- 函数定义错误：地图函数可能存在语法错误或逻辑错误。检查函数的语法和逻辑是否正确，并确保函数的输入和输出类型与RDD的元素类型匹配。
- 空指针异常：地图函数中使用了空指针对象或调用了空指针对象的方法。在使用对象之前，先进行非空判断或使用Optional类来处理可能为空的对象。
- 序列化问题：地图函数中使用了无法序列化的对象。确保地图函数中使用的所有对象都是可序列化的，或者将这些对象声明为transient，以避免序列化。
- 类型转换错误：地图函数中进行了错误的类型转换。确保在进行类型转换时，源类型和目标类型是兼容的，并使用合适的转换方法。
- 数据不一致：地图函数中对数据进行了错误的操作，导致数据不一致。检查地图函数中对数据的操作是否正确，并确保数据的一致性。
如果以上方法都无法解决问题，可以尝试使用调试工具来定位错误的具体位置，并查看错误的详细信息。另外，建议查阅Spark官方文档和相关的编程资源，以获取更多关于JavaRDD.map函数的使用方法和示例代码。
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浏览 182提问于2018-03-04
1回答
Apache星图函数org.apache.spark.SparkException:不可序列化的任务
apache-spark、java-8、sparkcore
我正在学习Apache，我正在使用Java 8和Spark 2.3.2。
我发现，当我在RDD上使用map函数时，它只在使用Lambda表达式时才能工作。
因此，这是可行的：
JavaRDD<Integer> rdd = sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 4));
JavaRDD<Integer> result = rdd.map(x -> x*x );
但这并不会引发org.apache.spark.SparkException:不可序列化的任务。
JavaRDD<Integer> result = rdd.
浏览 2提问于2018-10-18得票数 1
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从JavaRDD<Status>到JavaRDD<String>的转换问题
java、json、apache-spark、spark-streaming、objectmapper
我试图将推特上的推特保存到MongoDb数据库中。
我已经得到了RDD<Status>，我正在尝试用帮助ObjectMapper.But将这个转换为JSON格式--这个转换有一些问题(
public class Main {
//set system credentials for access to twitter
private static void setTwitterOAuth() {
System.setProperty("twitter4j.oauth.consumerKey", TwitterCredentials
浏览 0提问于2019-08-17得票数 0
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2回答
任务不可序列化- Spark
java、serialization、apache-spark
我得到的任务不是可串行化的错误在星火。我搜索并尝试使用了一些帖子中建议的静态函数，但是它仍然给出了相同的错误。
代码如下：
public class Rating implements Serializable {
private SparkSession spark;
private SparkConf sparkConf;
private JavaSparkContext jsc;
private static Function<String, Rating> mapFunc;
public Rating() {
map
浏览 0提问于2016-11-08得票数 4
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2回答
运行apache spark作业时任务不可序列化异常
java、apache-spark
下面的java程序是用apache spark编写的。
该程序尝试从相应的文件中读取肯定和否定词的列表，将其与主文件进行比较，并相应地过滤结果。
import java.io.Serializable;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.File;
import java.util.*;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.List;
import org.apache.spark.api.java.*;
import org
浏览 0提问于2014-09-18得票数 20
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1回答
我们如何看待同一个函数的不同实现
scala、apache-spark
我想了解如何在Scala中实现相同方法。
def createDataFrame[A <: Product](data: Seq[A])(implicit evidence$3: reflect.runtime.universe.TypeTag[A]): org.apache.spark.sql.DataFrame
def createDataFrame(rdd: org.apache.spark.api.java.JavaRDD[_],beanClass: Class[_]): org.apache.spark.sql.DataFrame
def createDataFrame(row
浏览 0提问于2020-07-19得票数 0
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4回答
Elasticsearch-Spark序列化不适用于内部类
elasticsearch、apache-spark
Elasticsearch/Spark序列化似乎不能很好地处理嵌套类型。
例如：
public class Foo implements Serializable {
private List<Bar> bars = new ArrayList<Bar>();
// getters and setters
public static class Bar implements Serializable {
}
}
List<Foo> foos = new ArrayList<Foo>();
foos.add( new F
浏览 0提问于2015-06-02得票数 5
1回答
我为什么要在这里得到NotSerializableException？
java、apache-spark
我试图在spark中通过JavaRDD映射一个函数，并且我一直在map调用中获取NotSerializableError。
public class SparkPrunedSet extends AbstractSparkSet {
private final ColumnPruner pruner;
public SparkPrunedSet(@JsonProperty("parent") SparkSet parent, @JsonProperty("pruner") ColumnPruner pruner) {
浏览 2提问于2014-12-09得票数 0
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2回答
分别处理火花中的几个文件
java、apache-spark
我需要用Apache实现一个工作流的帮助。我的任务在下一个：
我有几个CSV文件作为源数据。注意:这些文件可能有不同的布局。
我有元数据和信息，我需要如何解析每个文件(这不是问题)
主要目标:结果是源文件有几个额外的列。我必须更新每个源文件，而不加入一个输出范围。例如:源10文件、-> 10结果文件和每个结果文件只有来自相应源文件的数据。
据我所知，火花可以通过掩码打开许多文件：
var source = sc.textFile("/source/data*.gz");
但在这种情况下，我无法识别文件的哪一行。如果我获得源文件列表并尝试通过以下场景进
浏览 2提问于2016-03-21得票数 2
3回答
JavaSparkContext不可序列化
java、serialization、apache-spark、cassandra-2.0
我与卡桑德拉使用火花，我有一个客户的JavaRDD<String>。对于每个客户，我想从cassandra中选择这样的交互方式：
avaPairRDD<String, List<InteractionByMonthAndCustomer>> a = client.mapToPair(new PairFunction<String, String, List<InteractionByMonthAndCustomer>>() {
@Override
public Tuple2<String, Lis
浏览 4提问于2014-12-30得票数 7
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起因: org.apache.spark.sql.Dataset的java.lang.NullPointerException
scala、apache-spark、dataframe、apache-spark-sql
下面我提供了我的代码。我遍历了DataFrame prodRows，对于每个product_PK，我从prodRows中找到了一些匹配的product_PKs子列表。
numRecProducts = 10
var listOfProducts: Map[Long,Array[(Long, Int)]] = Map()
prodRows.foreach{ row : Row =>
val product_PK = row.get(row.fieldIndex("product_PK")).toString.toLong
val gend
浏览 3提问于2017-11-18得票数 5
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2回答
Spark读取本地文本文件在线程"main“org.apache.spark.SparkException中引发异常:任务不可序列化
java、apache-spark
我正在用java编写我的第一个spark程序，但我不能解决下面的错误。我已经检查了很多关于堆栈溢出的问题，但它们看起来与我的问题无关。我正在尝试使用最新版本的spark 2.4.4。我正在本地运行我的应用程序 这是我的程序 import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
public class SparkTextFile {
public static void main(
浏览 20提问于2019-12-27得票数 1
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如何有效地连接两个表--大表和小表？
hadoop、apache-spark
我有两个较大的数据集和一个较小的数据集。我正在处理sets.One中的数据，方法是将较小的数据集放入分布式缓存中，并将其放入映射程序中，然后通过一些更多的操作执行连接。
我想把它移到spark java programming.But中，我只得到了一个映射函数，在那里我可以转换我的rdd，对于分布式缓存，我得到了广播rdd的广播，但我不知道如何将广播变量传递给映射函数。
JavaPairRDD<String, String> logData = sc.wholeTextFiles(args[0]);
logData.map(new Transformation());
浏览 0提问于2015-03-04得票数 1
1回答
Spark与DataSet性能比较
apache-spark、spark-streaming
我是星火的新手。我正在试验使用Spark2.1版本作为CEP的目的。在最后2分钟内检测缺少的事件。我将接收到的输入转换为JavaDSStream的输入事件，然后在inputEvents上执行reducebykeyandWindow并执行spark。
JavaPairDStream<String, Long> reduceWindowed = inputEvents.reduceByKeyAndWindow(new MaxTimeFuntion(),
Durations.seconds(124), new Duration(2000));
re
浏览 0提问于2017-04-10得票数 2
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1回答
org.apache.parquet.column.values.dictionary.PlainValuesDictionary$PlainDoubleDictionary GCP UnsupportedOperationException：
apache-spark、pyspark、parquet、unsupportedoperation、google-bucket
我是新来的火种，所以希望有人能帮忙。我试图读取存储在GCP桶上的拼板文件。该文件按日期进行分区，因此，例如bucket-name/year={}/month={}/day={}
对于给定的文件，我们有以下模式描述：
直到3月份，我们以前在浮动数据类型中使用x和y列。
3月份以来，这2列现在都是双数据类型的。
从我所看到的来看，吡火花在评估浮点数方面没有任何问题，而双数据类型是兼容的数据类型。(我在网上发现的类似的错误示例与数据类型不兼容有关，例如字符串和浮点数)，但是，如果我们试图读取该文件的所有可用数据，就会遇到这个奇怪的问题：
#i.e. read all the data
浏览 4提问于2021-06-09得票数 0
1回答
星图数据阵列
apache-spark、spark-dataframe
我正在使用星火MLlib PrefixSpan算法。我在Spark1.6中使用了一些代码，但我们最近转到了Spark2.2。
我有这样的数据
viewsPurchasesGrouped: org.apache.spark.sql.DataFrame = [session_id: decimal(29,0), view_product_ids: array<bigint> ... 1 more field]
root
|-- session_id: decimal(29,0) (nullable = true)
|-- view_product_ids: array (null
浏览 2提问于2018-03-23得票数 1
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3回答
作为整体在rdd上执行的任何函数
apache-spark
我是spark的新手。我需要一个功能，将做一个RDD作为一个整体的工作。并不是在RDD上的每个元素上都有map()。示例：JavaRDD<String> str= sc.parallelize(list); str.map(func);现在，我希望对str作为整体执行函数，而不是对str的每个元素执行。有没有什么能帮到我的。
浏览 2提问于2017-05-16得票数 0
3回答
py4j PickleException：“构造ClassDict的预期零参数”
python、apache-spark、pyspark、py4j
这个问题针对的是熟悉py4j的人，并且可以帮助解决酸洗错误。我试图将一个方法添加到PythonMLLibAPI中，该方法接受namedtuple的RDD，做一些工作，并以RDD的形式返回结果。
该方法是以PYthonMLLibAPI.trainALSModel()方法为模型的，其类似的现有相关部分如下：
def trainALSModel(
ratingsJRDD: JavaRDD[Rating],
.. )
用于建模新代码的现有python评级类是：
class Rating(namedtuple("Rating", ["user", &#
浏览 1提问于2015-04-28得票数 14
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数据集不显示任何列
apache-spark、apache-spark-dataset
我是新来的火花，并试图学习它。我正在尝试使用类从textFile创建数据集。当我执行dataset.show()时，它显示所有空白，列长度显示0。
代码：
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
impor
浏览 0提问于2018-09-12得票数 0
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腾讯云使用什么样的技术分配云服务器到真实的物理主机？
负载均衡、负载均衡缓存
我是一个大三学生，最近在写一篇云资源分配的论文。 想请问腾讯云的技术团队，当一个云服务器租用请求到达后，你们采用什么样的策略将它分配到一个真实的主机上，以达到负载均衡或者 能源节约 或者 资源利用率最高 ？
如果你们使用成熟的技术方案 ，能否提供名称。
如果涉及商业机密，请回复下不便透露即可。
另外能否提供一个（或者你们已经公开的） 数据集 ，关于 一段时间内 的云服务器的租用请求 和 真实服务器群组的配置信息 。 如果还有 真实主机不同负载对应的不同能源消耗的函数或者表格 那就更好了（我是不是想太多了）
另外我也是腾讯云的用户！ 用了几年了！
感激不尽！
浏览 400提问于2017-11-14
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