我在Spark中工作,使用Scala 我有两个csv文件,一个具有列名,另一个具有数据,我如何将这两个文件集成在一起,以便我可以生成一个具有模式和数据的结果文件,然后我必须对该文件应用诸如groupby、cout等操作,因为我需要计算这些列中的不同值。 所以有没有人能帮上忙呢 我写了下面的代码,在读取了这两个文件之后,我从这两个文件中生成了两个DF,然后我使用联合连接了这两个DF,现在我可以如何将第一行作为schema,或者以任何其他方式继续进行。任何人都可以提出建议。 val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[4]&
我需要在两个Oracle表之间做一个连接,然后通过Spark (用Java)处理数据。这样做的最佳选择是什么?-利用本机Oracle join功能,然后通过诸如"select * from table1,table2 where 1.fk= table2.pk“之类的查询在Spark中加载单个数据集或利用Spark连接功能加载2个不同的数据集(每个Oracle表一个),然后通过dataset函数Dataset.join执行连接?
谢谢!
我有s3中的源数据,我的spark/scala应用程序将在一个新的partition_id列上对它进行分区之后,读取这些数据并将其写成拼花文件。partition_id的值将通过从具有字母数字字符串值的另一个id列中获取前两个字符来导出。例如:
id = 2dedfdg34h, partition_id = 2d
将数据写入s3后,将为每个分区创建单独的分区文件夹,并且一切看起来都很好。例如:
PRE partition_id=2d/
PRE partition_id=01/
PRE partition_id=0e/
PRE partition_id=fg/
PRE partition_id=
对于以下操作,要在spark中运行sql语句,将PostgreSQL中的两个表连接起来:
val df = spark.read.jdbc(url, 'select * from table_1 join table_2 on a where x', connproperties);
数据库引擎会执行连接操作并将连接结果发回吗?或者数据库会将table_1和table_2的所有记录发送给火花作业和火花作业,这样加入吗?有什么文件来解释这个操作吗?谢谢!
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
当我尝试连接来自数据库和csv文件的两个数据集时,我遇到了一个错误,错误消息如下: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 14.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.0 in stage 14.0 (TID 14, localhost, executor driver): java.lang.RuntimeException: Error while encoding: java.lang.ArrayI
我正在尝试使用用户定义函数(UDF)连接Spark中的数据集,因为连接的逻辑很复杂。例如:
我有下面提到的bean的两个数据集"one“和" two”:
class Bean {
private String id;
private String name;
}
我的加入条件是:
If ids are equal
match confidence = 100%
else if names are equal
match confidence = 50%
else
do not join the rows
我可以很容易地创建一个用户定义的函数来按这个
在的例子中
// Perform word count.
val wordCounts = (tableData
.map(entry => convertToTuple(entry._2))
.reduceByKey(_ + _))
// Write data back into a new BigQuery table.
// IndirectBigQueryOutputFormat discards keys, so set key to null.
(wordCounts
.map(pair => (null, convertToJson(pai