《烽火》专题

我要加入两个rdd。 示例文件1数据: 示例文件2数据： 下面是代码： o/p是k，(v)，我想在做进一步处理时去掉值两边的括号。我尝试了一些事情，包括 我还保存了结果： 不幸的是，结果总是以下格式： 我希望他们：

在前面的问题中，我试图通过避免使用来避免Spark的内存问题。 在这个新问题中，我使用，但试图解决内存问题。 这是我的两个rdd: > < Li > < p > productToCustomerRDD:< br > Size:非常大，可能有数百万个不同的键< br >使用< code>HashPartitioner在键上分区< br >有些键会高度重复，有些则不会。 productToCount

我有两个大的Hive表，我想用spark.sql将它们连接起来。表格采用snappy格式，在Hive中存储为拼花文件。 我想加入它们并对某些列进行一些聚合，假设计算所有行和一列的平均值（例如 doubleColumn），同时使用两个条件进行过滤（假设在 col1，col2 上）。 注意：我在一台机器上进行测试安装（虽然功能非常强大）。我希望集群中的性能可能会有所不同。 我的第一个尝试是使用spar

我试图从聚合原理的角度来理解火花流。Spark DF 基于迷你批次，计算在特定时间窗口内出现的迷你批次上完成。 假设我们有数据作为- 然后首先对Window_period_1进行计算，然后对Window_period_2进行计算。如果我需要将新的传入数据与历史数据一起使用，比如说Window_priod_new与Window_pperid_1和Window_perid_2的数据之间的分组函数，我该

我正在尝试优化我的火花应用工作。 我试图理解这个问题的要点:如何在唯一键上连接数据帧时避免混乱？ > 我已经确保必须发生加入操作的键分布在同一分区中（使用我的自定义分区程序）。 我也不能做广播加入，因为我的数据可能会根据情况变大。 在上面提到的问题的答案中，重新分区只优化了连接，但我需要的是无需切换即可连接。在分区内的键的帮助下，我对连接操作很满意。 有可能吗？如果不存在类似的功能，我想实现像jo

我在aws s3和emr上使用Spark 2.4进行项目，我有一个左连接，有两个巨大的数据部分。火花执行不稳定，它经常因内存问题而失败。 集群有10台m3.2xlarge类型的机器，每台机器有16个vCore、30 GiB内存、160个SSD GB存储。 我有这样的配置: 左侧连接发生在 150GB 的左侧和大约 30GB 的右侧之间，因此有很多随机播放。我的解决方案是将右侧切得足够小，例如 1G

我有一张小桌子（2k）的记录和一张大桌子（5 mil）的记录。我需要从小表中获取所有数据，只从大表中获取匹配数据，因此我在下面执行了查询

当我读到关于排序合并连接的文章时，它说这是继广播连接之后火花中最首选的一个，但前提是连接键是可排序的。我的问题是什么时候连接键可以不可排序？任何数据类型都可以排序。你能帮我理解一个键可能不可排序的场景吗？

我有一个有 30 条记录的 RDD（键/值对：键是时间戳，值是 JPEG 字节数组）， 我正在运行 30 个执行器。我想将此 RDD 重新分区为 30 个分区，以便每个分区获得一条记录并分配给一个执行器。 当我使用 30） 时，它会在 30 个分区中重新分区我的 rdd，但有些分区得到 2 条记录，有些得到 1 条记录，有些没有得到任何记录。 在Spark中，有没有什么方法可以将我的记录平均分配到

根据我们的实验，我们发现当状态变成超过一百万个对象时，有状态的Spark Streaming内部处理成本会花费大量时间。因此，延迟会受到影响，因为我们必须增加批处理间隔以避免不稳定的行为（处理时间 它与我们应用程序的细节无关，因为它可以通过下面的代码复制。 Spark内部处理/基础架构成本到底是什么，需要这么多时间来处理用户状态？除了简单地增加批处理间隔之外，还有什么选项可以减少流转时长吗？ 我们

选择无状态滑动窗口操作的一些注意事项是什么（例如，通过updateStateByKey或新mapStateByKey）选择保持状态（例如通过updateStateByKey或新mapStateByKey）时，使用火花流处理连续的有限事件会话流？ 例如，考虑以下场景： 一种可穿戴设备跟踪由穿戴者进行的体育锻炼。该装置自动检测何时开始锻炼，并发出信息；在锻炼过程中发出附加信息(如心率)；最后，当练习完

我们需要在Kafka主题上实现连接，同时考虑延迟数据或“不在连接中”，这意味着流中延迟或不在连接中的数据不会被丢弃/丢失，但会被标记为超时， 连接的结果被产生以输出Kafka主题（如果发生超时字段）。 （独立部署中的火花2.1.1，Kafka 10） Kafka在主题：X，Y,...输出主题结果将如下所示： 我发现三个解决方案写在这里，1和2从火花流官方留档，但与我们不相关（数据不在加入Dtsre

我有一个场景，我想处理来自kafka主题的数据。我有这个特定的java代码来从kafka主题中读取数据作为流。 我将其转换为 String，定义架构，然后尝试使用水印（用于后期数据）和窗口（用于分组和聚合），最后输出到 kafka sink。 问题 > 我是否正确理解在 kafka 接收器中使用完整输出模式时，中间状态将永远增加，直到我出现内存不足异常？ 此外，完整输出模式的理想用例是什么？仅当中

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

我在一个Spark项目上工作，这里我有一个文件是在parquet格式，当我试图用java加载这个文件时，它给了我下面的错误。但是，当我用相同的路径在hive中加载相同的文件并编写查询select*from table_name时，它工作得很好，数据也很正常。关于这个问题，请帮助我。 java.io.ioException：无法读取页脚:java.lang.runtimeException：损坏的文