什么是MapPartitions?
简单的理解就是以分区为单位的map函数,假如该分区有10000条数据,如果调用map函数的话,每次调用传入一条数据,也就是需要调用10000次。但是如果调用MapPartitions函数的话,只需要调用一次就能把该分区的数据传进去。
性能会高一些,特别适合类似于连接数据库的场景
因为要一次性加载分区内所有数据,容易造成oom
我是Spark的新手。我有一个应用程序,通过调用spark shell来运行每个spark sql查询。因此,它将生成一组如下所示的查询,并调用spark shell命令逐个处理这些查询。 Val Query=spark.sql(""SELECT userid as userid,评级为评级,电影为电影从default.movie表""); 现在我想用spark submit而不是spark sh
我正在通过Spark使用以下命令读取csv文件。 我需要创建一个Spark DataFrame。 我使用以下方法将此rdd转换为spark df: 但是在将rdd转换为df时,我需要指定df的模式。我试着这样做:(我只有两列文件和消息) 然而,我得到了一个错误:java。lang.IllegalStateException:输入行没有架构所需的预期值数。需要2个字段,但提供1个值。 我还尝试使用以
我试图运行火花作业,基本上加载数据在卡桑德拉表。但它也产生了以下错误。
我正在尝试使用pysparkn和spack-csv使用以下代码将火花数据帧写入s3 但是,我得到的错误是“输出目录已经存在”,我确信输出目录在作业开始之前不存在,我尝试使用不同的输出目录名称运行,但写入仍然失败。 如果我在作业失败后查看s3桶,我发现很少有零件文件是由火花写入的,但当它尝试写入更多时它失败了,脚本在本地运行良好,我在aws集群上使用10个火花执行器。有人知道这段代码有什么问题吗?
我正在尝试使用spack-csv从spack-shell中的aws s3读取csv。 下面是我所做的步骤。使用下面的命令启动spack-shell 箱子/火花壳——包装com。数据块:spark-csv\u 2.10:1.2.0 在shell中,执行以下scala代码 获取以下错误 我在这里错过了什么?请注意,我可以使用 同样的scala代码在databricks笔记本中也可以正常工作 在spar
对于Apache Spark日志记录,我尝试用Log4j2替换Log4j(到目前为止没有成功)。到目前为止,我已经设法将Log4j2用于我的应用程序日志,但我还想将它用于Spark内部日志(以避免同时存在两个不同的配置和框架)。
我在Spark(Scala)中使用UDF遇到问题。这是一个示例代码: 我得到的错误与ClassCastException有关,表示不可能从<code>scala.collection.mutable强制转换。WrappedArray$ofRefto。我在下面添加了堆栈的一部分。如果有帮助,我正在使用https://community.cloud.databricks.com/.
问题内容: 我正在使用一个Spark数据框,该数据框可能正在从三个不同架构版本之一加载数据: 我可以通过检查架构是否包含字段“ C”以及是否不向数据框添加新列来处理其他“ C”。但是我不知道如何为子对象创建一个字段。 问题答案: JSON源不是非常适合具有不断发展的模式的数据(而不是Avro或Parquet),但是简单的解决方案是对所有源使用相同的模式,并使新字段为可选/可为空: 您可以像这样传递