《同花顺面试》专题

我刚刚安装了。我试图将添加到测试中，但遇到错误 ReferenceError:未定义beforeAll 查看堆栈跟踪时，我看到jasmine 1.3.1是量角器的子模块: C：\用户\bmackey\AppData\漫游\npm\node_modules\量角器\node_modules\mini jasminenode\lib\jasmine-1.3.1.js:913： 21 jasmine 2

我正在尝试使用spark submit server2运行spark程序。py——主本地[2]。然后我得到了这个错误： 以下是我正在运行的代码： 谁能帮我一下我做错了什么。我试过这篇文章中的解决方案无法初始化spark上下文，但它不起作用。

我有以下代码，它从Marketo系统中获取一些数据 这将返回给我以下数据 我想做的是，保存这个返回到一个拼花文件。但是当我用下面的代码尝试时，我收到了一条错误消息。 我做错了什么？

我已经看到了一些关于数据库到雪花的问题，但我的问题是如何将表格从雪花到数据库。 到目前为止我所做的：创建了一个集群并将集群附加到我的笔记本上（我正在使用Python） 然后我试着用spark.read读取雪花中的FBK _视频表: 我也尝试过：选项（“dbtable”，“从FBK_VIDEOS中选择*”）.load（） 但我看到的以下错误： net.snowflake.client.jdbc.Sn

我试图利用火花分区。我试图做这样的事情 这里的问题每个分区都会创建大量的镶木地板文件，如果我尝试从根目录读取，则会导致读取缓慢。 为了避免这种情况，我试过 但是，这将创建每个分区中镶木地板文件的数目。现在我的分区大小不同了。因此，理想情况下，我希望每个分区都有单独的合并。然而，这看起来并不容易。我需要访问所有分区合并到一定数量并存储在单独的位置。 我应该如何使用分区来避免写入后出现许多文件？

我正在运行以下scala代码： 我知道firstStruct是structType，StructFields的一个名称是“name”，但在尝试强制转换时似乎失败了。我被告知spark/hive结构与scala不同，但为了使用structType，我需要 所以我想他们应该是同一种类型的。 我看了看这里：https://github.com/apache/spark/blob/master/sql/c

场景： Kafka- 每个火花流微批次中的逻辑(30秒):< br >读取Json- 我的流媒体工作是阅读大约1000个Kafka主题，大约有10K个Kafkapartitions，吞吐量大约为500万事件/秒。 问题来自 Kafka 分区之间的流量负载不均匀，一些分区的吞吐量大约是较小分区的 50 倍，这会导致 RDD 分区倾斜（因为 KafkaUtils 创建了从 Kafka 分区到 Spar

https://docs.databricks.com/spark/latest/spark-sql/language-manual/alter-table-or-view.html#replace-columns

我有两个包含两列的DataFrames > ＜code＞df1＜/code＞，带有架构＜code＞（键1：长，值）＜/code> ＜code＞df2＜/code＞，带架构＜code＞（键2：数组[Long]，值）＜/code> 我需要在键列上连接这些DataFrames（查找和中的值之间的匹配值）。但问题是它们的类型不同。有办法做到这一点吗？

两个都不起作用。有人能告诉我为什么或者在雪花中这样做的正确方式是什么吗？提前感谢！

null

这是第二个显然未能启动的工人的日志： Spark命令：/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/bin/java-cp/media/ahmedn1/ahmedn12/Spark/conf/://media/ahmedn1/ahmedn12/Spark/jars/* 17/08/30 12:19:34信息工作者：启动进程名为:28819@Ahmedn1-Inspiron-5

在分析我的代码时，我发现很大一部分时间(~5%)花在跳转指令上；特别是< code>jnbe 0x1800...。不幸的是，我不确定为什么跳转指令会花费这么多时间(比之前调用相同次数的< code>mulsd命令花费的时间百分比更高)；它只是告诉处理器移动到一个特定的位置，实际上它本身并不做任何事情，对吗？我的最佳猜测是，对于这个特定的条件，分支预测失败了，这导致这个语句比我预期的要长。

我正在从Impala迁移到SparkSQL，使用以下代码读取一个表： 我如何调用上面的SparkSQL，这样它就可以返回这样的东西：

我们希望以版本不可知的方式为我们的spark作业加载< code > org . Apache . spark:spark-avro _ 2.12 包。 有的人在用火花3.1.2，有的人在用3.2.0。 对于3.1.2上的那些，我需要加载： 对于3.2.0上的，我需要加载： 我是否可以实现一种通用机制来根据火花版本加载正确的jar，而无需我的用户在他们那端做任何事情？ 我不介意在本地保存所有版本的