我正在尝试运行由Target创建的称为数据验证器的数据验证框架,以验证Azure databricks中一个parquet文件中的数据。
我已经创建了一个火花作业,它将使用数据验证器fat jar文件。
如果我给出一个参数--帮助,我可以获得关于如何使用数据验证器的帮助,但是当我传递--config test_config.yaml文件时,数据验证器找不到该文件。
OpenJDK 64-Bit Server VM warning: ignoring option MaxPermSize=512m; support was removed in 8.0
Warning: Ignoring non
我想以可读的格式了解两个Jsons之间的区别。上的答案使用Java。我尝试将ObjectNodes转换为Scala,但没有成功:
val objectMapper = new ObjectMapper()
val jsonNode = objectMapper.readValue(expectedJson, classOf[ObjectNode])
val otherNode = objectMapper.readTree(serviceJson).asInstanceOf[ObjectNode]
val converted = objectMapper.convertValue(jsonNo
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)
我是Spark和Scala的新手。我对reduceByKey函数在Spark中的工作方式感到困惑。假设我们有以下代码:
val lines = sc.textFile("data.txt")
val pairs = lines.map(s => (s, 1))
val counts = pairs.reduceByKey((a, b) => a + b)
映射函数很清晰:s是键,它指向data.txt中的行,1是值。
但是,我不知道reduceByKey在内部是如何工作的?"a“是否指向关键字?或者,"a“是否指向"s"?那么a+ b
我有一个DataFrame (转换为RDD),并希望重新分区,以便每个键(第一列)都有自己的分区。这是我所做的:
# Repartition to # key partitions and map each row to a partition given their key rank
my_rdd = df.rdd.partitionBy(len(keys), lambda row: int(row[0]))
但是,当我试图将它映射回DataFrame或保存它时,我得到了这个错误:
Caused by: org.apache.spark.api.python.PythonException:
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
各位,
当我试图在每行一个键标识符上加入2个大数据(100 to +每个)时,我遇到了这个问题。
我在EMR上使用Spark1.6,下面是我正在做的事情:
val df1 = sqlContext.read.json("hdfs:///df1/")
val df2 = sqlContext.read.json("hdfs:///df2/")
// clean up and filter steps later
df1.registerTempTable("df1")
df2.registerTempTable("df2")
在我的hadoop集群上执行spark2-submit时,当在hdfs中读取.jsons目录时,我不知道如何解决它。
我在几个黑板上发现了一些关于这方面的问题,但没有一个是很受欢迎的,也没有一个有答案。
我尝试过显式导入org.apache.spark.sql.execution.datasources.json.JsonFileFormat,但导入SparkSession似乎是多余的,因此没有得到认可。
不过,我可以确认这两个类都是可用的。
val json:org.apache.spark.sql.execution.datasources.json.JsonDataSource
val
我正在运行以下代码(星火版本3.0.1)
case class PubData(publisher_id:Int, country:String, platform:String)
case class PubRes(publisher_id:Int, status:String)
import spark.sqlContext.implicits._
val ds = obSpark.spark.table(tbl)
.select("publisher_id", "country", "platform")
.as[PubData
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
我有一份很大的文件。对于文件的每一行(两个字),我必须检查整个文件。我在scala中所做的显然是错误的,但我不知道如何修复它。
此函数返回文件的所有行(大约300万!)
def allSentences() : ArrayList[String] = {
val res: ArrayList[String] = new ArrayList[String]()
val filename = "/path/test.txt"
val fstream: FileInputStream = new FileInputStream(filename)
当我通过rdd.repartition(1).saveAsTextFile(file_path)保存一对rdd时,会遇到一个错误。
Py4JJavaError: An error occurred while calling o142.saveAsTextFile.
: org.apache.spark.SparkException: Job aborted.
at org.apache.spark.internal.io.SparkHadoopWriter$.write(SparkHadoopWriter.scala:100)
at org.apache.spark.rdd.
在解决了这个问题之后:How to limit FPGrowth itemesets to just 2 or 3,我正在尝试将使用pyspark的fpgrowth的关联规则输出导出到python中的.csv文件。在运行了近8-10小时后,它给出了一个错误。我的机器有足够的空间和内存。 Association Rule output is like this:
Antecedent Consequent Lift
['A','B'] ['C']
我正在使用apache spark,并且我想静音在运行spark- java.net.BindException: Address already in use.命令时抛出的提交异常。log4j属性是在下面张贴的单独文件中设置的。
java.net.BindException: Address already in use
at sun.nio.ch.Net.bind0(Native Method)
at sun.nio.ch.Net.bind(Net.java:433)
at sun.nio.ch.Net.bind(Net.java:425)
at sun.n
在使用spark-shell时,我注意到了一些有趣的事情,我很好奇为什么会发生这种情况。我使用基本语法将一个文本文件加载到Spark中,然后简单地重复这个命令。REPL的产出如下:
scala> val myreviews = sc.textFile("Reviews.csv")
myreviews: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = Reviews.csv MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:24
scala> val myreviews = sc.textFi
我正在运行一个简单的sparkSQL查询,它在两个数据集上进行匹配,每个数据集大约是500 is。所以整个数据都在1TB左右。
val adreqPerDeviceid = sqlContext.sql("select count(Distinct a.DeviceId) as MatchCount from adreqdata1 a inner join adreqdata2 b ON a.DeviceId=b.DeviceId ")
adreqPerDeviceid.cache()
adreqPerDeviceid.show()
作业工作良好,直到数据加载(10k任务分配
在使用SQL databricks时,我尝试从增量表创建一个新表,并添加一个新的空列。Databricks不能生成空列,如果我填充新生成的列,它可以正常工作。如何在现有增量表的基础上向新表中添加空列? Does not work when NULL 当我填充该列时,它起作用了。 It Works when filled with 1 它返回以下错误: com.databricks.backend.common.rpc.DatabricksExceptions$SQLExecutionException: org.apache.spark.sql.catalyst.errors.packa