我有一个非常简单的Spark代码片段,它在Scala2.11上工作,在2.12之后停止编译。
import spark.implicits._
val ds = Seq("val").toDF("col1")
ds.foreachPartition(part => {
part.foreach(println)
})
如果出现错误,它将失败:
Error:(22, 12) value foreach is not a member of Object
part.foreach(println)
解决办法是帮助编译器编写这样的代码:
import
在Scala中,我们将向Redis编写一个RDD,如下所示:
datardd.foreachPartition(iter => {
val r = new RedisClient("hosturl", 6379)
iter.foreach(i => {
val (str, it) = i
val map = it.toMap
r.hmset(str, map)
})
})
我尝试在PySpark中这样做:datardd.foreachPartition(storeToRedi
我试图在每个分区的火花数据和和元素的划分使用吡咯烷酮。但我无法在被调用的函数"sumByHour“中执行此操作。基本上,我无法访问"sumByHour“中的dataframe列。
基本上,我是按“小时”列进行分区,并试图根据“小时”分区对元素进行求和。预期产量分别为: 6,15,24,0,1,2小时。在没有运气的情况下尝试过。
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
def sumByHour(ip):
print(ip)
pa
我有一个任务,我想从kafka读取数据,并使用火花流来处理它,我想发送数据到Hbase。
在spark官方文档中,我发现:
def sendPartition(iter):
# ConnectionPool is a static, lazily initialized pool of connections
connection = ConnectionPool.getConnection()
for record in iter:
connection.send(record)
# return to the pool for future
我正在使用提供的策略来实现对卡夫卡本身的承诺。我的流程是这样的:主题A --> Spark Stream foreachRdd process -> send to Topic b commit offset to topic A
JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, Request>> kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream(
streamingContext,
LocationStrategies.Prefer
我必须消费来自卡夫卡主题的推文,并将其摄取到HBase中。下面是我写的代码,但它不能正常工作。
主代码没有调用"convert“方法,因此没有记录被摄取到HBase表中。有人能帮帮我吗?
tweetskafkaStream.foreachRDD(rdd => {
println("Inside For Each RDD" )
rdd.foreachPartition( record => {
println("Inside For Each Partition" )
val data = record.map(r =&
在我的pyspark应用程序中,我打算使用Spark streaming作为一种“飞行中”转换Kafka消息的方法。每个这样的消息最初都是从特定的Kafka主题接收的。这样的消息需要经过一些转换(比方说-用一个字符串替换另一个字符串),转换后的版本需要发布在不同的Kafka主题上。第一部分(接收Kafka消息)似乎工作正常:
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from operator import add
import sys
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pys
我使用两个分区使用SparkContext创建了一个数组,我也尝试使用mapPartition来处理元素,但是当我编写如下代码时,我遇到了一个非常奇怪的错误:
val masterURL = "local[*]"
val conf = new SparkConf().setAppName("KMeans Test").setMaster(masterURL)
val sc = new SparkContext(conf)
sc.setLogLevel("WARN")
val data = sc.textFile("file:/d:/d
我正在用Pyspark编写一些分析脚本。而且我不能设置从Kafka到Cassandra的流。当它是一个数据时,它是可以的,但当它是流时,它就不起作用了。
我正在读一些关于foreachBatch的文章,但是我是Pyspark的新手,我不能成功地写下来,因为关于它的文档很烂。
有人能在我的脚本中帮助我了解一下foreachBatch吗?
我正在向Cassandra提供Kafka topic的数据。
import os, json, time
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql import types
from pys
我有一个火花程序,其中每个执行者节点处理数据集的某些部分,并为每个部分提供一个结果。结果是一个对象。我需要将执行器的结果发送到驱动节点进行进一步的分析。
partitions.foreachPartition(iter => { var result = doSomethingWithIter(iter);});
如何将foreachPartition中的foreachPartitions发送到驱动节点?
我使用来拦截401响应,以便显示登录对话框,并且当用户被授权时,可以重试失败的请求。
由于我使用的是infinity-scroll,所以我增加了一个偏移值,每增加一次上传:
var upload = function () {
dataResource.query($scope.model).then(function (result) {
angular.forEach(result.items, function (value) {