我正在运行以下查询
SELECT a.DAT
FROM a
并获取一列日期时间。我想要更改此列,或者添加一个列,将工作日添加到相应的日期时间,并且我希望能够同时筛选该日期
我的改变工作日的方法类似于这个CASE WHEN DATENAME(dw, date) = 'Friday' THEN DATEADD(dw, 3, date),但是我不知道如何适应它。在这里,我将3天添加到周五,因为它应该跳到下一个工作日的周一,在其他情况下,我只会添加1天,从周一到周四。也许有更好的方法?
在这张图中,我试图展示示例查询的结果应该是什么样子。我有所有可用的日期,但
我对Scala还是新手,所以我一直在努力创建一个映射函数。Dataframe ()上的map函数,我一直在松散地跟踪的文章。
val rddWithExceptionHandling = filterValueDF.rdd.map { row: Row =>
val parsed = Try(from_avro(???, currentValueSchema.value, fromAvroOptions)) match {
case Success(parsedValue) => List(parsedValue, null)
case Fa
当我为表同步运行spark应用程序时,错误消息如下所示:
19/10/16 01:37:40 ERROR Executor: Exception in task 0.0 in stage 3.0 (TID 51)
com.mysql.cj.jdbc.exceptions.CommunicationsException: Communications link failure
The last packet sent successfully to the server was 0 milliseconds ago. The driver has not received any packet
我是新来的火花/斯卡拉。我正在尝试读取一些数据从一个蜂窝表到一个火花数据,然后添加一个列的基础上的一些条件。这是我的代码:
val DF = hiveContext.sql("select * from (select * from test_table where partition_date='2017-11-22') a JOIN (select max(id) as bid from test_table where partition_date='2017-11-22' group by at_id) b ON a.id=b.bid")
运行Windows8.1、Java1.8、Scala2.10.5、Spark 1.4.1、Scala IDE (Eclipse4.4)、IPython3.0.0和。
我是Scala和Spark的新手,我发现了一些问题,比如collect和first等RDD命令会返回"Task not serializable“错误。对我来说不寻常的是,我在使用Scala内核或Scala IDE的Ipython笔记本中看到了这个错误。但是,当我直接在spark-shell中运行代码时,我没有收到这个错误。
我想设置这两个环境,以便在shell之外进行更高级的代码评估。我在解决这类问题和确定要寻找什么方面
我试图理解map和flatMap是如何工作的,但被下面的代码卡住了。flatMap()函数返回一个RDDChar,但我期望返回的是RDDString。有人能解释一下为什么它会产生RDDChar吗?
scala> val inputRDD = sc.parallelize(Array(Array("This is Spark"), Array("It is a processing language"),Array("Very fast"),Array("Memory operations")))
scala> val
我正在尝试从clickstream_db模式中存在的一个现有的单元表中创建一个数据格式。
val ganulardataframe=hc.table("clickstream_db.granulartable");
它犯了一个错误:
org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.NoSuchTableException
at org.apache.spark.sql.hive.client.ClientInterface$$anonfun$getTable$1.apply(ClientInterface.scala:112)
我已经给出了示例表。我想从"value“列获得每组"source”列的中位数。其中,源列是字符串,DataType值列是双DataType
scala> sqlContext.sql("SELECT * from tTab order by source").show
+---------------+-----+
| Source|value|
+---------------+-----+
|131.183.222.110
我们使用Spark上的Redis缓存键值pairs.This是以下代码:
import com.redis.RedisClient
val r = new RedisClient("192.168.1.101", 6379)
val perhit = perhitFile.map(x => {
val arr = x.split(" ")
val readId = arr(0).toInt
val refId = arr(1).toInt
val start = arr(2).toInt
val end = arr(
我正在使用Spark 2.0,有时我的工作会因为输入问题而失败。例如,我正在根据日期从S3文件夹读取CSV文件,如果没有当前日期的数据,我的作业就没有什么要处理的,所以它抛出一个异常,如下所示。这会打印在司机的日志中。
Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Path does not exist: s3n://data/2016-08-31/*.csv;
at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.CheckAnalysis$class
我创建了一个函数,该函数使用日历表计算两个日期之间的工作日数量,以排除假日和周末。
CREATE FUNCTION dbo.BusinessDays
(@sDate SMALLDATETIME,
@eDate SMALLDATETIME)
RETURNS TABLE
AS
RETURN (SELECT COUNT(*) dt
FROM dbo.Calendar
WHERE dt BETWEEN @sDate AND @eDate)
Go
我的问题是:如何使用这个函数从另一个有两个日期列的表
我使用的是Spark 1.4.1。我可以毫不费力地使用spark-submit。但是当我运行~/spark/bin/spark-shell时
我得到了下面的错误,我已经配置了SPARK_HOME和JAVA_HOME。然而,使用Spark 1.2就可以了
15/10/08 02:40:30 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Failed to initialize compiler
我正在对抛出SparkSession的Object is not an instance of declaring class执行查询,下面是下面的代码
Dataset<Row> results = spark.sql("SELECT t1.someCol FROM table1 t1 join table2 t2 on t1.someCol=t2.someCol");
results.count();
异常发生在方法count()期间。
我还观察到,如果查询是简单的select col from table1,则运行良好,但上面的联接查询会导致错误。
我正
我有一个日历表,显示从2015年1月1日到2016年12月31日的所有日期,基本上日历显示日期和工作日。我需要能够将开始日期和结束日期传递给存储过程,并在表中插入范围内的所有日期。所以,举个例子
Create Procedure [dbo].[DateRangeTest]
(
@begindate date
,@enddate date
)
As
Set @begindate = '01/01/2016'
Set @enddate = '01/31/2016'
下面是我缺乏知识的原因,那么我如何从我的工作日历表中提取所有标记为工作日的日期,然后将这些特
我有一张桌子 DEST_COUNTRY_NAME ORIGIN_COUNTRY_NAME count
United States Romania 15
United States Croatia 1
United States Ireland 344 我把上面的代码转换成了DataFrame val flightData2015 = spark
.read
.option("inferSchema", "true")//infers the input schema automatically from data
.option("he
我正在努力实现
使用spark 2.4.8和sbt版本1.4.3使用intellij
代码:
val sqlContext =新的org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)导入sqlContext.implicits._
case class Person(id:Int,Name:String,cityId:Long)
case class City(id:Long,Name:String)
val family=Seq(Person(1,"john",11),(2,"MAR",12),(3,"Iweta",10))