在许多映像类型上运行停靠器拉/运行时出错。这里只是一个例子。
docker run --rm -it -p 4040:4040 gettyimages/spark bin/run-example SparkPi 10
ERRO[63011] Handler for POST /v1.22/containers/create returned error: No such image: gettyimages/spark:latest
Unable to find image 'gettyimages/spark:latest' locally
ERRO[63011] Han
当我将pyspark保存为parquet文件时,我得到了以下错误:
Py4JJavaError: An error occurred while calling o50.parquet.
: org.apache.spark.SparkException: Job aborted.
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.FileFormatWriter$.write(FileFormatWriter.scala:224)
at org.apache.spark.sql.execution.dataso
试图使用pyspark im运行spark,得到以下错误:
An error occurred while calling z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.runJob.
: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 0.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.0 in stage 0.0 (TID 0) (pi1 executor driver): or
我有一个星火流+卡夫卡的例子。它在IDE中运行得很好。但是,当我尝试从控制台通过SBT编译它时,比如sbt编译。有个错误。
主修班:
val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("KafkaReceiver")
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
val kafkaStream1 = KafkaUtils.createStream(ssc, "localhost:2181", "spark-s
我在添加spark-dependencies时遇到以下错误:
Error while importing sbt project:
OpenJDK Server VM warning: ignoring option MaxPermSize=384M; support was removed in 8.0
和
::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::
[warn] :: UNRESOLVED DEPENDENCIES ::
[warn] :::::::::::::::::::::::::::::::::
我刚刚在ubuntu 16.04上安装了apache-spark 3.1.2。在安装和设置PATH、SPARK_HOME、PYSPARK_PYTHON环境变量后,当我尝试启动pyspark时,我得到以下错误: $ $SPARK_HOME/bin/pyspark
Python 3.5.2 (default, Jan 26 2021, 13:30:48)
[GCC 5.4.0 20160609] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more in
所以我创建了一个调用Python脚本并执行PySpark转换的作业。然而,当我从AWS Cloudwatch查看Output时,输出中有许多对我来说并不重要的信息。例如: at org.apache.spark.rdd.NewHadoopRDD$$anon$1.liftedTree1$1(NewHadoopRDD.scala:199)
at org.apache.spark.rdd.NewHadoopRDD$$anon$1.<init>(NewHadoopRDD.scala:196)
at org.apache.spark.rdd.NewHadoopRDD.compute(New
我在中使用Spark2.4.0,它有CentOS 6和3.75GM内存。当我尝试进入火花放电模式时,它会抛出下面提到的错误。
[user@pb-instance bin]$ pyspark
Python 2.6.6 (r266:84292, Aug 18 2016, 15:13:37)
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-17)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
Tr
(火花2.0.2)
这里的问题是,当您有不同模式的分割文件并在读取期间强制使用模式时,问题就会出现。即使可以打印架构并运行show() ok,也不能对缺少的列应用任何筛选逻辑。
下面是两个示意图示例:
// assuming you are running this code in a spark REPL
import spark.implicits._
case class Foo(i: Int)
case class Bar(i: Int, j: Int)
因此,Bar包含了Foo的所有字段,并添加了一个(j)。在现实生活中,当您从模式Foo开始,然后决定需要更多的字段并以模式Bar
正在尝试在Spark2中运行JavaSparkSQLExample。使用spark-core_2.11-2.0.2和spark-sql_2.11-2.0.2。有一个错误:The method createGlobalTempView(String) is undefined for the type Dataset<Row>.
实际上,并没有定义这个方法。有这个功能。任何人都有这方面的线索。
另外,我们如何构建会话--因为您不能使用:.config("spark.some.config.option", "some-value")运行。
SparkC
我尝试在databricks中运行以下代码,以便调用spark会话并使用它打开csv文件:
spark
fireServiceCallsDF = spark.read.csv('/mnt/sf_open_data/fire_dept_calls_for_service/Fire_Department_Calls_for_Service.csv', header=True, inferSchema=True)
我得到了以下错误:
NameError:name 'spark' is not defined
你知道可能出了什么问题吗?
我还试着运行:
from py