我们在Google cloud Dataproc集群上运行spark作业(大量spark流)。
我们正在使用云日志记录来收集spark作业生成的所有日志。目前,它正在生成大量的"INFO“消息,这导致整个日志卷的大小只有几TB。
我想编辑google-fluentd配置,将日志级别限制为"ERROR“级别,而不是"INFO”。
已尝试将配置设置为"log_level error",但不起作用。在/etc/google-fluentd/google-fluentd.conf的评论部分中也提到了它是# Currently severity is a sepe
在文档中有包含以下文本的spark.files:
Comma-separated list of files to be placed in the working directory of each executor. Globs are allowed.
它是否与spark-submit中的--files相同?
我试着在#中使用--conf spark.files来重命名,但似乎不起作用。
会有人知道吗?
我有一个具有shape (1e10, 14)的PySpark数据帧,我想用大约50个复合OR语句对其进行过滤,即:
sql_string = "
(col1='val1' and col2=5) or
(col1='val2' and col2=7) or
(col1='val3' and col2=5) or
...
"
df_f = df.filter(sql_string)
df_f.limit(1000).show()
如果这些单个OR语句的数量小于10,则会立即创建show方法的Spark Job。
然而,对于大约15
我正在尝试找出spark数据框中的列是什么数据类型,并基于该定义操作列。
这是我到目前为止所知道的:
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('MyApp').getOrCreate()
df = spark.read.csv('Path To csv File',inferSchema=True,header=True)
for x in df.columns:
if type(x) == 'integer
我使用R/spark遍历了许多csv数据文件。每个文件中大约1%的内容必须保留(根据特定标准进行过滤),并与下一个数据文件合并(我使用的是union/rbind)。然而,随着循环的运行,数据的谱系会越来越长,因为spark会记住所有以前的数据集和filter()-s。
有没有办法在spark R API中设置检查点?我了解到spark 2.1有针对DataFrames的检查点,但这似乎不是R提供的。
我正在尝试使用Laravel Spark,作为测试,我想覆盖"Create API Token“请求。 我注意到正在使用的端点,当用户应该创建API令牌时是这样的: POST | settings/api/token | Laravel\Spark\Http\Controllers\Settings\API\TokenController@store 所以根据他们的guide on customization,你应该使用他们的Spark::swap方法。 因此,我尝试将以下代码添加到SparkServiceProivder@booted中,但似乎不起作用: use Larav
在Spark1.6.0中(我不太熟悉spark和scala),当我迭代一个集合并在迭代结束时将项添加到数组中时,该数组似乎是空的。
var testing = unlabeled.map { line =>
val parts = line.split(',')
val text = parts(7).split(' ')
(line, htf.transform(text))
}
var lowPropQueue = new mutable.ArrayBuffer[(String, org.apache.spark.mllib.linalg