我收到了错误信息
java.lang.IllegalArgumentException: Schema must be specified when creating a streaming source DataFrame. If some files already exist in the directory, then depending on the file format you may be able to create a static DataFrame on that directory with 'spark.read.load(directory)' a
我正在浏览下面的博客中的spark structured。
他首先使用下面的代码创建模式变量。
val cloudTrailSchema = new StructType()
.add("Records", ArrayType(new StructType()
.add("additionalEventData", StringType)
.add("apiVersion", StringType)
.add("awsRegion", StringType)
下面是实际的spark代码
val raw
我是星火和HBase的新手。我正在处理HBase表的备份。这些备份位于S3桶中。我是通过spark(scala)这样使用newAPIHadoopFile来阅读它们的:
conf.set("io.serializations", "org.apache.hadoop.io.serializer.WritableSerialization,org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ResultSerialization")
val data = sc.newAPIHadoopFile(path,classOf[SequenceFileInp
考虑一下守则:
import org.apache.log4j.Logger
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions.{aggregate, col, map, map_concat}
import org.apache.spark.sql.types.StructType
/**
* A batch application that takes a hard-coded list of strings and counts the words.
*/
object MyBa
考虑下面的案例类模式,
case class Y (a: String, b: String)
case class X (dummy: String, b: Y)
字段b是可选的,我的一些数据集没有字段b。当我试图读取不包含的JSON字符串时,我会收到一个字段丢失的异常。
spark.read.json(Seq("{'dummy': '1', 'b': {'a': '1'}}").toDS).as[X]
org.apache.spark.sql.AnalysisException: No such
我目前是.NET的新手,需要将C#列表追加到增量表中。我假设我首先需要创建一个Spark DataFrame来做这件事。在示例代码中,如何将“name”附加到dataframe "df"?
现在这似乎已经被弃用了(),新版本()中不能使用RDD
using System.Collections.Generic;
using Microsoft.Spark.Sql;
namespace HelloSpark
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
我似乎无法在T是JavaRDD<T>类的情况下写信给Person类。我把它定义为
public class Person implements Serializable
{
private static final long serialVersionUID = 1L;
private String name;
private String age;
private Address address;
....
用Address
public class Address implements Serializable
{
private sta
从Azure Data Factory生成拼图文件(复制活动-从Azure SQL复制到数据湖中的拼图)。当我尝试从蜂窝中读取相同的拼图时,它给出了错误,因为org.apache.parquet.io.ParquetDecodingException:无法读取块中0的值。
如果你使用Spark生成拼图,那么你可以设置Spark.sql.parquet.writeLegacyFormat=true,但是如何在Azure Data Factory中处理同样的事情。
十进制转换的问题即将到来
我有一个用C语言创建串口连接的方法,我们使用窗口句柄类型,
hCom = CreateFile( portNo,
GENERIC_READ | GENERIC_WRITE,
0, // must be opened with exclusive-access
NULL, // no security attributes
OPEN_EXISTING, // must use OPEN_EXISTING
0, // not o
试图运行:val outputDF = hiveContext.createDataFrame(myRDD, schema)
获取此错误:Caused by: java.lang.RuntimeException: scala.Tuple2 is not a valid external type for schema of struct<col1name:string,col2name:string>
myRDD.take(5).foreach(println)
[string number,[Lscala.Tuple2;@163601a5]
[1234567890,[Lscal
我有一个使用Databricks笔记本从数据集创建的RDD。
当我试图从它获得具体的值时,它只是在序列化错误消息中失败。
这里是我获取数据的地方(PageCount是一个Case类):
val pcDf = spark.sql("SELECT * FROM pagecounts20160801")
val pcDs = pcDf.as[PageCount]
val pcRdd = pcDs.rdd
当我这么做时:
pcRdd.take(10)
我得到以下例外:
org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage f