如果我在yarn-client上使用spark运行单个作业,一切正常,但在多个(>1)并发作业上,我在容器节点上得到以下异常。我正在使用带有CDH5.3和Spark-Jobserver的Spark 1.2
java.io.IOException: org.apache.spark.SparkException: Failed to get broadcast_3_piece0 of broadcast_3
at org.apache.spark.util.Utils$.tryOrIOException(Utils.scala:1011)
at org.apache.spa
我遇到了一个Spark行为不同的SQL子句( bug?)来自其他人(我和蜂巢比较)。
您可以复制和粘贴以下语句,以便在hive中进行测试。
hive>
CREATE TABLE t (v INT);
INSERT INTO t (v) VALUES (11), (21), (31), (42), (52);
SELECT v % 10 AS d, v, RANK() OVER (PARTITION BY v % 10 ORDER BY v ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS rank FROM t;
我正在尝试运行对EMR/EMR笔记本的查询()-
SELECT max(version), max(timestamp) FROM (DESCRIBE HISTORY delta.`s3://a/b/c/d`)
但我得到了以下错误-
同样的查询在Databricks上运行得很好。
我的另一个疑问是-为什么s3位置的颜色会改变post //。
因此,我尝试打破上面的查询,只运行描述历史查询。出于某种原因上面写着-
错误日志-
An error was encountered:
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table or
我有一些关于服务提供商客户的数据(~1MB)。我正在尝试根据几个特性来预测是否会终止订阅(PySpark on Databricks)。
单特征模型
首先,我只试了一个功能,并看到了成功的培训:
# Create vector assembler to merge independent features (in this case just one) into one feature as a list
vectorAssembler = VectorAssembler(inputCols=['MonthlyCharges'], outputCol='Charges&
我正在尝试在多个列上应用字符串索引器。以下是我的代码
val stringIndexers = Categorical_Model.map { colName =>new StringIndexer().setInputCol(colName).setOutputCol(colName + "_indexed")}
var dfStringIndexed = stringIndexers(0).fit(df3).transform(df3) // 'fit's a model then 'transform's data
for(x<
我在一个机器学习项目中遇到了一些问题。我使用XGBoost对仓库项目的供应进行预测,并尝试使用hyperopt和mlflow来选择最佳的超级参数。
这是代码:
import pandas as pd
import glob
import holidays
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
from sklearn import metrics,model_selection
from sklearn.model_selection import train_test_split
在使用TIDB通过Spark连接到mysql-connector-java 5.1.6 connector时获取以下错误。
请注意,我使用并行连接选项创建了jdbc连接,其中我们指定了列名、下限、上限和分区数。
Spark然后将其分解为(分区数目)查询,将列名的下限和上界划分为相同的大小。
java.sql.SQLException: other error: request outdated.
at com.mysql.jdbc.SQLError.createSQLException(SQLError.java:1055)
at com.mysql.jdbc.SQLError.createS
val creation_timestamp = df.groupBy().agg(min($"userCreation_timestamp").alias("ts")).col("ts")
df.filter(col("userCreation_timestamp").cast("timestamp") >= creation_timestamp).show()
or
df.where(col("userCreation_timestamp").cast("timestamp
15/03/24 23:06:45 INFO ParseDriver: Parse Completed
Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: java.lang.NumberFormatException: For input string: "1s"
at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:346)
at org.apache.spark.sql.hi
6我尝试实现了所解释的东西。当我在自定义分区中保持分区数等于1时,它是有效的,但当我更改它时,保留任何其他值,它会给出超出边界的数组异常
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 6, deenbandhu): java.lang.ArrayIndexOutO