我试图使用Foreach分区来迭代一个数据文件,以便将一个值插入到数据库中。我使用了前端分区,对行进行分组,并使用foreach迭代每一行。请在下面找到我的密码,
val endDF=spark.read.parquet(path).select("pc").filter(col("pc").isNotNull);
endDF.foreachpartition((partition: Iterator[Row]) =>
class.forname(driver)
val con=DriverManager.connection(jdbcu
我正在运行Spark快速入门应用程序: /* SimpleApp.java */
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
public class SimpleApp {
public static void main(String[] args) {
String logFile = "/data/software/spark-2.4.4-bin-without-hadoop/README.md"; // Should be some file
当运行一个使用Spark Dataset类型的Scala文件时,我得到以下堆栈跟踪: Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/spark/sql/Dataset
at java.lang.Class.getDeclaredMethods0(Native Method)
at java.lang.Class.privateGetDeclaredMethods(Class.java:2701)
at java.lang.Class.privateGetMet
以下数据集比较测试失败,出现错误:
Error:(55, 38) Unable to find encoder for type org.apache.spark.sql.Dataset[(String, Long)]. An implicit Encoder[org.apache.spark.sql.Dataset[(String, Long)]] is needed to store org.apache.spark.sql.Dataset[(String, Long)] instances in a Dataset. Primitive types (Int, String, etc)
我试图在Scala中使用case class将模式定义为CSV文件。
case class userSchema(name : String,
place : String,
designation : String)
object userProcess {
val spark = SparkSession.builder().appName("Spark_processing for Hbase").master("yarn").getOrCreate()
imp
下面的代码可以正常工作,直到我在show之后添加agg。为什么show是不可能的?
val tempTableB = tableB.groupBy("idB")
.agg(first("numB").as("numB")) //when I add a .show here, it doesn't work
tableA.join(tempTableB, $"idA" === $"idB", "inner")
.drop("idA", "numA"
将现有应用程序从Spark1.6迁移到Spark2.2*(最终)会带来错误“org.apache.spark.SparkException:任务不可序列化”。为了演示同样的错误,我过度简化了代码。该代码查询一个拼图文件以返回以下数据类型:'org.apache.spark.sql.Datasetorg.apache.spark.sql.Row‘我应用一个函数来提取字符串和整数,并返回一个字符串。一个固有的问题与Spark 2.2返回数据集而不是dataframe这一点有关。(请参阅上一篇关于初步错误的文章) How do I write a Dataset encoder to su
我需要获取一个MapString,DataFrame并将其转换为Dataset[MapString,Array] val map_of_df = Map(
"df1"->sc.parallelize(1 to 4).map(i => (i,i*1000)).toDF("id","x").repartition(4)
,"df2"->sc.parallelize(1 to 4).map(i => (i,i*100)).toDF("id","y").repartition(4
我正在运行spark版本2.1.0,我得到了以下异常。我正在获得结果,但它抛出了异常
java.lang.ClassNotFoundException: de.unkrig.jdisasm.Disassembler
at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424)
at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:3
我能够训练模型并保存模型(Train.scala)。现在我想使用这个经过训练的模型来预测新数据(Predict.scala)。
我在Predict.scala中创建了一个新的VectorAssembler来特色化新数据。我是否应该在Train.scala中对Predict.scala文件使用相同的VectorAssembler?因为我在转换后发现了特征数据类型的问题。
例如:当我读入训练好的模型并尝试对新的特征化数据进行预测时,我得到了这个错误:
type mismatch;
[error] found : org.apache.spark.sql.DataFrame
[error]
我正在关注关于LDA示例的教程视频,我得到了以下问题:
<console>:37: error: overloaded method value run with alternatives:
(documents: org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD[java.lang.Long,org.apache.spark.mllib.linalg.Vector])org.apache.spark.mllib.clustering.LDAModel <and>
(documents: org.apache.spark.rdd.RDD
我的代码在spark-shell中运行良好:
scala> case class Person(name:String,age:Int)
defined class Person
scala> val person = Seq(Person("ppopo",23)).toDS()
person: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: int]
scala> person.show()
+-----+---+
| name|age|
+-----+---+
|ppopo| 23|
为什么下面的操作会失败?
val fd:Dataset[Map[Int, Int]] = Seq(Map(1->2, 3->4), Map(5->6), Map(8->9)).toDS()
error: value toDS is not a member of Seq[scala.collection.immutable.Map[Int,Int]]
鉴于这是可行的:
val cd:Dataset[Array[Int]] = Seq(Array(1, 2, 3), Array(100)).toDS()
cd: org.apache.spark.sql.D
我最近开始使用火花。目前,我正在测试一个具有不同顶点和边缘类型的二分图。
根据我在图中所做的研究,为了有不同的边和一些具有属性的边,我需要对这些边进行子类化。
下面是代码的一个片段:
scala> trait VertexProperty
defined trait VertexProperty
scala> case class paperProperty(val paperid: Long, val papername: String, val doi: String, val keywords: String) extends VertexProperty
defined
如果我想在星火列中存储代数数据类型(即Scala密封的特征层次结构),那么最好的编码策略是什么?
例如,如果我有一个ADT,其中叶类型存储不同类型的数据:
sealed trait Occupation
case object SoftwareEngineer extends Occupation
case class Wizard(level: Int) extends Occupation
case class Other(description: String) extends Occupation
构造a的最佳方法是什么:
org.apache.spark.sql.DataSet[Oc
我收到下面的错误
found : org.apache.spark.sql.Dataset[(Double, Double)]
required: org.apache.spark.rdd.RDD[(Double, Double)]
val testMetrics = new BinaryClassificationMetrics(testScoreAndLabel)
关于下列代码:
val testScoreAndLabel = testResults.
select("Label","ModelProbability").
m