我有这两个Scala序列,我需要检查它们是否相等,忽略了可空列。
val schemaA = StructType(Seq(StructField("date",DateType,true), StructField("account_name",StringType,true)))
val df_A = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.emptyRDD[Row], schemaA)
val schemaB = StructType(Seq(StructField("date",DateTyp
当我试图在Spark Scala中为dataframe创建一个Schema时,我得到了一个执行错误: Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: No support for Spark SQL type DateType
at org.apache.kudu.spark.kudu.SparkUtil$.sparkTypeToKuduType(SparkUtil.scala:81)
at org.apache.kudu.spark.kudu.SparkUtil$.org$apac
我正尝试在独立模式下运行spark作业,但是命令没有从HDFS文件中拾取,jar文件存在于HDFS.The位置,并且当我在本地模式下运行它时,它工作得很好。 下面是我正在使用的命令 spark-submit --deploy-mode client --master yarn --class com.main.WordCount /spark/wc.jar 下面是我的程序: val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("yarn")
val spark = new S
当我试图查看从拼图文件创建的dataframe中的数据时,我遇到了下面的错误。 Expected: decimal(16,2), Found: BINARY
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.FileScanRDD$$anon$1.nextIterator(FileScanRDD.scala:221)
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.FileScanRDD$$anon$1.hasNext(FileScanRDD.scala:130)
SnappyData v.0-5
我的目标是运行一个snappydata驱动程序来连接到远程服务器中的SnappyData。为此,我编写了一个Junit。然而,当我运行它时,我得到了一个错误,SparkContext是实例化的:
**java.lang.NoClassDefFoundError: org/eclipse/jetty/server/handler/GzipHandler**
at org.apache.spark.ui.JettyUtils$$anonfun$4.apply(JettyUtils.scala:235)
at org.apache.spark.ui.
我有以下Scala函数
def throwError(spark: SparkSession,df:DataFrame): Unit = {
import spark.implicits._
throw new IllegalArgumentException(s"Illegal arguments")
val predictionAndLabels = df.select("prediction", "label").map {
case Row(prediction: D
我正在尝试运行我自己的spark应用程序,但是当我使用spark-submit命令时,我得到了这个错误:
Users/_name_here/dev/sp/target/scala-2.10/sp_2.10-0.1-SNAPSHOT.jar --stacktrace
java.lang.ClassNotFoundException: /Users/_name_here/dev/sp/mo/src/main/scala/MySimpleApp
at java.lang.Class.forName0(Native Method)
at java.lang.Class.f
val file = File.createTempFile("temp", ".avro")
val schema = new Schema.Parser().parse(st)
val datumWriter = new GenericDatumWriter[GenericData.Record](schema)
val dataFileWriter = new DataFileWriter[GenericData.Record](datumWriter)
dataFileWriter.create(schema , file)
rdd.foreach(r
我在我的spark代码中使用了mongo-spark连接器。如果我在本地模式下运行它,它工作得很好,但当我尝试在独立模式下运行它时,它抛出以下错误。 Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 0.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 0.3 in stage 0.0 (TID 3, 10.90.1.32, executor 0): java.
我得到了下面的错误。Spark_local_dir已设置,并具有足够的空间和inode。
java.io.IOException: No space left on device
at java.io.FileOutputStream.writeBytes(Native Method)
at java.io.FileOutputStream.write(FileOutputStream.java:326)
at org.apache.spark.storage.TimeTrackingOutputStream.write(TimeTrackin
我正在测试我在代码中定义的一个简单的字符串解析器函数,但是其中一个工作节点在执行时总是失败。下面是我一直在测试的虚拟代码:
/* JUST A SIMPLE PARSER TO CLEAN PARENTHESIS */
def parseString(field: String): String = {
val Pattern = "(.*.)".r
field match{
case "null" => "null"
case Pattern(field) => field.repla
我想用Spark读取一个.csv文件,并将这些列与合适的类型相关联。
val conf = new SparkConf()
.setMaster("local[8]")
.setAppName("Name")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val customSchema = StructType(Array(
StructField("date", Dat
我正在EMR步骤中运行spark应用程序,但由于某些错误导致作业失败,我希望看到该错误。我已经检查了stderr,但它没有提供任何有关错误的详细信息。它说的是 Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Application application_1593934145491_0002 finished with failed status
at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.run(Client.scala:1149)
at org.apa
我正在尝试读取一个ORC格式文件,它在单个文件中有5000行。
在databricks笔记本中,下面的命令工作
data_df = spark.read.format("orc").load(folder_path_of_orc_file)
display(data_df) # prints the data in table foramt
data_df.count() # prints 5000
以下命令不起作用
data_df = spark.read.format("orc").schema(my_schema).load(folder_path_o
我读过HDFS中的数据。我分析了它,但我在写作时得到了这个错误。错误的延续
Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/spark/TaskOutputFileAlreadyExistException
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.InsertIntoHadoopFsRelationCommand.run(InsertIntoHadoopFsRelationCommand.scala:167)
at or