我的任务是为Apache /Springboot创建一个POC。我创建了一个控制器,用于通过API获取数据:
@PostMapping(path = "/memberData")
public Map<String, Profile> processData(@RequestBody Member member) {
logger.info("Processing data for member List: {}", member);
return service.processData(member);
}
它应该返回一个以prof
根据这个,我正在应用udf来过滤CountVectorizer之后的空向量。
val tokenizer = new RegexTokenizer().setPattern("\\|").setInputCol("dataString").setOutputCol("dataStringWords")
val vectorizer = new CountVectorizer().setInputCol("dataStringWords").setOutputCol("features")
val pipeline
我的火花流应用程序有以下几行:
我试图为cassandra中的表(以及文本文件)编写一系列对象。我有以下代码:
val rmqReceiver = new RMQReceiver(queueIp, "vehicle-data")
val statusMessageStream = myStreamingContext.receiverStream[String](rmqReceiver)
val vsStream = customReceiverStream.map(jsonToVehicleStatus)
customReceiverStream.foreachRDD((v
我正在运行使用ScalaTest的火花测试。它们在命令行中使用以下命令非常健谈(显然忽略了-Dtest= --所有核心测试都在运行中):
mvn -Pyarn -Phive test -pl core -Dtest=org.apache.spark.MapOutputTrackerSuite
有数千行输出,这里有一种味道:
7:03:30.251 INFO org.apache.spark.scheduler.TaskSetManager: Finished TID 4417 in 23 ms on localhost (progress: 4/4)
17:03:30.252 INFO or
遵循中的快速入门指南
由于我使用的是Windows,因此我下载了snappy-java并将其放入\wso2\ analytics \lib中,但在启动EI分析时仍会出现如下异常
Exception in thread "dag-scheduler-event-loop" java.lang.NoClassDefFoundError: org/xerial/snappy/SnappyInputStream
at java.lang.Class.forName0(Native Method)
at java.lang.Class.forName(Class.java
我想索引在elasticsearch从火花。然后抛出异常..。
org.apache.spark.SparkException:由于阶段失败而任务中止:阶段1.0中的任务0失败了1次,最近的失败:在阶段1.0中丢失了任务0.0 (TID 1,(本地主机):org.elasticsearch.hadoop.rest.RestClient.discoverNodes(RestClient.java:110):String索引超出范围:-1 at java.lang.String.substring(String.java:1967) at java.lang.String.substring a
我正在使用spark和cassandra,我想将数据写入我的cassandra表中:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS MyTable(
user TEXT,
date TIMESTAMP,
event TEXT,
PRIMARY KEY((user ),date , event)
);
但我发现了一个错误:
java.io.IOException: Failed to write statements to KeySpace.MyTable.
at com.datastax.spark.connector.writer.TableWriter$$an
我一直在尝试执行scala程序,结果似乎总是这样:
15/08/17 14:13:14 ERROR util.Utils: uncaught error in thread SparkListenerBus, stopping SparkContext
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
at java.lang.AbstractStringBuilder.<init>(AbstractStringBuilder.java:64)
at java.lang.StringBuilder.<init>(StringBuil
我试图阅读卡桑德拉表使用卡桑德拉司机的火花。这是密码。
val x = 1 to 2
val rdd = sc.parallelize(x)
val query = "Select data from testkeyspace.testtable where id=%d"
val cc = CassandraConnector(sc.getConf)
val res1 =
rdd.map{ it =>
cc.withSessionDo{ session =>
session.execute( query
spark目前对加载大型二进制数据文件的支持有限,因此我试图让numpy.fromfile来帮助我。
我首先得到了要加载的文件名列表,例如:
In [9] filenames
Out[9]:
['A0000.dat',
'A0001.dat',
'A0002.dat',
'A0003.dat',
'A0004.dat']
我可以通过简单的迭代联合来加载这些文件,
for i in range(len(filenames)):
rdd = sc.parallelize([np.fromfile(fi
我正在试着用纱线来运行火花作业,但是出错了。
java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.util.concurrent.Futures.withFallback(Lcom/google/common/util/concurrent/ListenableFuture;Lcom/google/common/util/concurrent/FutureFallback;Ljava/util/concurrent/Executor;)Lcom/google/common/util/concurrent/ListenableFuture;
at com
Getting the below error while saving uuid to postgresql
at org.postgresql.jdbc.PgStatement$BatchResultHandler.handleError(PgStatement.java:2356)
at org.postgresql.core.v3.QueryExecutorImpl$1.handleError(QueryExecutorImpl.java:395)
at org.postgresql.core.v3.QueryExecutorImpl.processResults(QueryEx
我使用一个未来在RDD上执行一个阻塞操作,如下所示:
dStreams.foreach(_.foreachRDD { rdd =>
Future{ writeRDD(rdd) }
})
有时我会犯这样的错误:
org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task creation failed: org.apache.spark.SparkException: Attempted to use BlockRDD[820] at actorStream at Tests.scala:149 a
我正在尝试对一个列执行一些正则表达式操作。为了做到这一点,我用如下的基本小写操作进行了说明:
df.select('name').map(lambda x: x.lower())
这里的df是一个DataFrame,当我调用collect()操作时,该操作抛出了一个异常。
Ques 1: After map(or reduce) operation, every DataFrame converts to a Pipelined RDD. Am I right?
如果是这样,为什么这个命令在收集流水线RDD时抛出异常。
我错过了什么吗?
异常太大,无法读取:
17/07
我已经安装了我的第一个spark集群(1个主服务器,2个工作人员)和一个iPython笔记本服务器,我设置了它来访问集群。我正在运行Anaconda的工作人员,以确保python设置在每个框上都是正确的。iPy笔记本服务器似乎所有设置都正确,并且我能够初始化Spark并将作业推送出去。然而,这项工作正在失败,我不知道如何排除故障。下面是代码:
from pyspark import SparkContext
from numpy import random
CLUSTER_URL = 'spark://192.168.1.20:7077'
sc = SparkContext(