Spark 3.0支持使用新的data source读取二进制数据 val df = spark.read.format(“binaryFile”).load("/path/to/data") 使用以前的spark版本,您可以使用以下方式云加载数据: val rdd = sc.binaryFiles("/path/to/data") 除了可以选择使用High-Level API (Dataset)访问二进制数据之外,Spark3.0还引入了其他什么好处或特性吗?
我在spark-env.sh里面设置spark_master_ip为内网IP时ok,设置为公网ip就报错了。Service 'sparkMaster' could not bind on port 7077. Attempting port 7078.这是啥云因?因为ifconfig里看不到外网的ip么?求解答!
我有一些关于固件的一般性问题-宇宙,如果它们是基本的,很抱歉,但我正在努力了解宇宙的架构和使用。
我看到你正计划将Apache Spark整合到Cosmos中?你有实现这一目标的路线图或日期吗?如果我现在想使用Spark,会发生什么?
可以使用哪些Hadoop服务源?我想我读到Cosmos支持Cloudera CDH服务和原始Hadoop服务器服务?那么HortonWorks或MapR呢?
我知道非标准文件系统可以与Hadoop一起使用,例如MapR-FS,这样的选项在Cosmos中可能吗?
我还读到Cosmos“坐”在fiware之上,因此Hadoop as a service (HaaS)
我是新手/仍在学习Apache Spark/Scala。我正在尝试分析一个数据集,并已将该数据集加载到Scala中。但是,当我尝试执行基本分析时,例如最大值、最小值或平均值,我得到一个错误- error: value select is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD[Array[String]] 有谁能解释一下这个问题吗?我在一个组织的云实验室上运行Spark。 代码: // Reading in the csv file
val df = sc.textFile("/user/Spark/PortbankRTD.csv"