我有一个从迁移中创建的Hudi表,所以它有数十亿行。迁移时没有问题,但当我开始流式传输以开始向该表写入新数据时,发生了以下错误: ? ERROR - error producing records (org.apache.hudi.common.util.queue.BoundedInMemoryExecutor.lambda$null$0(BoundedInMemoryExecutor.java:94)):94
org.apache.parquet.io.ParquetDecodingException: Can not read value at 1 in block 0 in
我试图在prod环境中运行一个terraform_plan,但是我收到了以下错误:
│ Error: instance profile is required to re-create mounting cluster
│
│ with databricks_mount.gfc_databricks_delta_lake,
│ on gfc_mount_delta_lake.tf line 1, in resource "databricks_mount" "gfc_databricks_delta_lake":
│ 1: resource
我在穿越德尔塔湖的时候遇到了一个配置spark.databricks.delta.snapshotPartitions,但是我不太确定这是用来做什么的?在delta lake文档中也找不到这一点。
在delta lake github中找到以下代码,但不确定此属性如何工作
val DELTA_SNAPSHOT_PARTITIONS =
buildConf("snapshotPartitions")
.internal()
.doc("Number of partitions to use when building a Delta L
我有一个带有salary的employee表,它是使用delta lake管理的所有employee的表。
我可以根据版本或时间戳查询表,使用像这样的时间旅行特性delta lake支持的。
SELECT *
FROM DELTA.`EMPLOYEE`
VERSION AS OF 3
但是,我想知道在delta表的所有版本中对员工所做的所有更改的历史。就像这样
SELECT *
, timestamp -- From delta table
, version -- From delta table
FROM DELTA.`EMPLOYEE`
WHERE EMPLOYEE = 'Geo
我刚开始使用三角湖,所以我的心智模型可能会失效--我问这个问题是为了验证/反驳它。
我对delta湖泊的理解是,它只存储对数据的增量更改(“delta”)。有点像git --每次提交时,都不会存储整个代码库的快照--提交只包含您所做的更改。类似地,如果我创建一个Delta表,然后尝试用它已经包含的所有内容(即“空提交”)“更新”该表,那么我就不会期望看到由于该更新而创建的任何新数据。
然而,这是,而不是,我观察到:这样的更新似乎重复了现有的表。到底怎么回事?在我看来,这并不是很“渐进”的。
(为了提高可读性,我将替换文件名中的实际UUID值)
# create the data
dataGen
我需要将数据集读取到DataFrame中,然后将数据写入Delta Lake。但我有以下例外:
AnalysisException: 'Incompatible format detected.\n\nYou are trying to write to `dbfs:/user/class@azuredatabrickstraining.onmicrosoft.com/delta/customer-data/` using Databricks Delta, but there is no\ntransaction log present. Check the upstream job
我正在尝试在AWS EMR上运行Hudi deltastreamer。按照此博客中的步骤操作。https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewrecentblogposts.action?key=HUDI 但是当我运行下面的spark提交时,错误出现了: Exception in thread "main" org.apache.hudi.com.beust.jcommander.ParameterException: Was passed main parameter '--table-type' but no
由于我对Git非常陌生(多年来使用SVN),所以我把git存储库搞砸了。我首先从一个创建了一个分支的用户开始,然后切换到另一个用户来完成这个过程,然后再添加几个分支。由于分支的逻辑对我来说是全新的,所以我的4项任务分散在4个分支中。
经过一整天的研究,我找到了一种方法,把所有的东西组合在一起,并与大师融合。这就是我的脚步:
git branch #to see what branches I have and where I am currently in. it showed * master
git checkout master
git pull origin master
git m
我的目标是不断地将传入的拼图文件放入delta-lake,进行查询,并将结果放入Rest API中。所有文件都在s3存储桶中。 //listen for changes
val df = spark.readStream().parquet("s3a://myBucket/folder")
//write changes to delta lake
df.writeStream()
.format("delta")
.option("checkpointLocation", "s3a://myBucket-proces
我有两个想要合并的数据文件(df1和df2)。我想知道df1中每一行的价格和代码。我如何将它们合并,这样价格和代码就会重复自己,并根据水果排列起来?我认为我需要把水果作为指数才能做到这一点?
df1 =
fruit grown farm
apple fruit ranch
banana fresh grow
grapes paradise lake
melon country hills
cherry paradise lake
orange paradise lake
apple fruit ranch
我已经创建了一个Azure data Lake gen2文件系统来存储和恢复数据。我已经正确地加载了我的数据(每天一个文件),但是,当我想要使用Azure Data Lake Azure Rest API获取数据时,我只能针对每个请求访问一个文件,所以,如果我需要一个月,我必须每天执行一个请求并将其合并到我的本地机器中,而直接在Azure Data Lake gen2中这样做是可取的。
我知道这可以在数据库中使用SparkSQL和通配符来完成,但是如果我可以直接在Azure Data Lake gen2 rest API中使用通配符,那就更好了。我已经找过了,但是我发现文档不清楚。每个人都知道
我正在尝试部署到远程服务器,这是我得到的错误-
git push uat release/1.1:release
To ubuntu@ubuntu-jvm:/repos/tms/uat
! [rejected] release/1.1 -> release (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to 'ubuntu@ubuntu-jvm:/repos/tms/uat'
To prevent you from losing history, non-fast-forward updates we