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
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
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("
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
我正在尝试从用户管理的朱庇特笔记本实例中读取一些BigQuery数据(ID:my-project.mydatabase.mytable原始名称受保护),在工作台中。我尝试的是中的灵感,更具体地说,代码是(请阅读一些关于代码本身的附加注释):
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf, col
from pyspark.sql.types import IntegerType, ArrayType, StringType
from google.cloud import bigquery