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
我有一个类似下面的pyspark脚本。在这个脚本中,我遍历表名的input文件并执行代码。
现在,我想在每次迭代函数mysql_spark时分别收集日志。
例如:
input file
table1
table2
table3
现在,当我执行pyspark脚本时,我将所有三个表的日志保存在一个文件中。
What I want is 3 separate log files 1 for each table
Pyspark脚本:
#!/usr/bin/env python
import sys
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from py
我试图从Azure事件中心读取数据,并以火花流模式将此数据存储到Mysql表中。
下面是我的电火花代码
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
import json
from datetime import datetime as dt
from pyspark.sql import DataFrameWriter
try:
session = SparkSession.builder.master("lo
我想把输出数据导入mysql数据库,但是发生以下错误,我不会将数组转换成所需的字符串类型,能帮我吗?
val Array(trainingData, testData) = msgDF.randomSplit(Array(0.9, 0.1))
val pipeline = new Pipeline().setStages(Array(labelIndexer, word2Vec, mlpc, labelConverter))
val model = pipeline.fit(trainingData)
val predictionResultDF = model.tr
我正在GKE上的Kubernetes上部署一个批处理spark作业。Job试图从MySQL (Google Cloud SQL)获取一些数据,但它给出了连接链接故障。我尝试通过从pod安装mysql客户端来手动连接到mysql,连接正常。我还需要配置什么吗?
例外:
Exception in thread "main" com.mysql.cj.jdbc.exceptions.CommunicationsException: Communications link failure
The last packet sent successfully to the server
我是新来的火花。我正在尝试开发一个应用程序,使用Spark1.6将json数据保存到一个Hive表中。这是我的代码:
val rdd = sc.parallelize(Seq(arr.toString)) //arr is the Json array
val dataframe = hiveContext.read.json(rdd)
dataframe.registerTempTable("RiskRecon_tmp")
hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS RiskRecon_TOES")
hiveConte
Spark作业在写入aws s3存储桶时失败,我正在获取java.io.FileNotFoundException:没有这样的文件或目录
堆栈跟踪:
java.io.FileNotFoundException: No such file or directory: s3a://vishal/test/abc.parquet/_temporary/0/task_20190422091705_0001_m_000000
at org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem.getFileStatus(S3AFileSystem.java:993)
at org.a
我想从mysql获得数据到Spark (scala),但当数据发生时会出错
com.mysql.cj.jdbc.exceptions.CommunicationsException:通信链路故障
这是我的密码:
val sqlcontext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
val cataDF= sqlcontext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3360/crawldb").option("
首先,我构建了scala应用程序,使用这一行代码从apache中的mysql表中读取数据。
val spark = SparkSession.builder().master("local").appName("Fuzzy Match Analysis").config("spark.sql.warehouse.dir","file:///tmp/spark-warehouse").getOrCreate()
import spark.implicits._
var df = spark.read.format("jdbc
在很少有人成功地把数据吞进卡桑德拉和斯帕克之后,
每当我尝试使用Spark (几分钟或立即)摄取数据时,都会返回一个错误:
Caused by: com.datastax.oss.driver.api.core.AllNodesFailedException: Could not reach any contact point, make sure you've provided valid addresses
我使用简单的CQLSH (不是火花)进行了检查,并且确实返回了类似的错误(4个节点中的2个节点):
Connection error: ('Unable to conn
我正在尝试使用Apache Spark执行一个简单的mysql查询并创建一个数据框架。但是由于某些原因,spark在我想要执行的查询的末尾附加了'WHERE 1=0',并抛出了一个声明为'You have an error in your SQL syntax'的异常。
val spark = SparkSession.builder.master("local[*]").appName("rddjoin"). getOrCreate()
val mhost = "jdbc:mysql://localhost:3306/
我使用的是Spark SQL 2.1, 我可以在Spark SQL中以临时视图的形式从mysql/oracle中读取数据: val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/db1"
val user = "root"
val pass = "root"
val sql =
s"""
CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW foobar
USING org.apache.spark.sql.jdbc
OPTIONS (url &
我对Hive的理解是,它提供了一种使用SQL命令查询HDFS的方法。
好吧,但是还有Spark。Spark拥有所有的RDD类方法,这些方法完全有能力,但我更喜欢使用SQL。
输入Spark SQL。既然我可以使用Spark SQL通过SQL查询我的数据库,那么为什么Hive会进入这个画面呢?
医生说:
enableHiveSupport():
Enables Hive support, including connectivity to a persistent Hive metastore, support for Hive serdes, and Hive user-defined fun