《烽火通信》专题

给定一个spark 2.3数据帧，其中一列包含JSON数组，如何将其转换为JSON字符串的spark数组？或者，等效地，我如何分解JSON，以便输入： 我得到： 非常感谢！ p、 数组中条目的形状是可变的。 下面是一个示例输入，如果它是有用的： p. p. s.这不同于迄今为止所有建议的重复问题。例如，如何使用火花数据帧查询JSON数据列？的问题和解决方案适用于（1）数据是所有JSON数据，因此整

现在Spark 2.4已经内置了对Avro格式的支持，我正在考虑将数据湖中某些数据集的格式从Parquet更改为Avro，这些数据集通常是针对整行而不是特定列聚合进行查询/联接的。 然而，数据之上的大部分工作都是通过Spark完成的，据我所知，Spark的内存缓存和计算是在列格式的数据上完成的。在这方面，Parquet是否提供了性能提升，而Avro是否会招致某种数据“转换”损失？在这方面，我还需要

更新：为了迭代支持，我不得不转向Flink流。不过还是会和Kafka试试看！

今天在使用Admin SDK开发Cloud Firestore时，我无意中忘记了替换。使用更新。设置了merge true选项，令我惊讶的是，查询成功了，文档也创建了。我删除了合并：true，然后我得到了文档不存在错误。我用merge:true再次测试了它，并再次创建了文档。我在文档中找不到有关此的任何内容。有人能解释这种行为吗。

那么如何打开端口并使其在重启后存活呢？

我创建并持久化一个df1，然后在其上执行以下操作： 我有一个有16个节点的集群（每个节点有1个worker和1个executor，4个内核和24GB Ram）和一个master（有15GB Ram）。Spark.shuffle.Partitions也是192个。它挂了2个小时，什么也没发生。Spark UI中没有任何活动。为什么挂这么久？是dagscheduler吗？我怎么查？如果你需要更多的信息

在以前版本的firebase_auth：^0.5.4中，有一个选项user.uid（uid是字符串类型）。 在firebase_auth的最新版本中：^0.15.0 1，我应该选择哪个选项来获取user.uid或替换它。 有关 FirebaseAuth 0.12.0 中的重大更改的说明。 添加了新的AuthResult和AdditionalUserInfo类 破坏性更改：登录方法现在返回AuthR

我刚刚将一个旧的OSGi项目迁移到当前的equinox版本（开普勒SR1）。在使用gogo控制台时，我在使用start level 1启动gogo捆绑包时遇到了一个问题（这是我通常对所有相关框架捆绑包所做的）。尽管四个捆绑包都处于活动状态并正在运行，但gogo控制台不会启动。键入help将导致NullPointerException。解决方案是以默认启动级别启动所有gogo捆绑包。我错过了什么吗？

首先，我想说的是我看到的解决这个问题的唯一方法是：Spark 1.6.1 SASL。但是，在为spark和yarn认证添加配置时，仍然不起作用。下面是我在Amazon's EMR的一个yarn集群上使用spark-submit对spark的配置： 注意，我用代码将spark.authenticate添加到了sparkContext的hadoop配置中，而不是core-site.xml（我假设我可以

我处理了像这样存储的双精度列表： 我想计算这个列表的平均值。根据文档，： MLlib的所有方法都使用Java友好类型，因此您可以像在Scala中一样导入和调用它们。唯一的警告是，这些方法采用Scala RDD对象，而Spark Java API使用单独的JavaRDD类。您可以通过对JavaRDD对象调用.RDD（）将JavaRDD转换为Scala RDD。 在同一页面上，我看到以下代码： 根据我

我注意到在 Spark 中的规则探索器每次催化剂更改计划时都会执行跟踪日志： https://github . com/Apache/spark/blob/78801881 c 405 de 47 f 7 e 53 EEA 3 e 0420 DD 69593 DBD/SQL/catalyst/src/main/Scala/org/Apache/spark/SQL/catalyst/rules/ru

我有一个问题： 下面是在Firefox中点击网站链接的代码。它工作。点击。但是PhantomJS中的相同代码会进入页面，但不会点击。请帮忙解决问题。先谢了

我知道我需要这样的东西 有人能给我一个这个的示例代码吗？。谢谢

我对spark有疑问：HDFS块vs集群核心vs rdd分区。 假设我正在尝试在HDFS中处理一个文件（例如块大小为64MB，文件为6400MB）。所以理想情况下它确实有100个分裂。 我的集群总共有 200 个核心，我提交了包含 25 个执行程序的作业，每个执行程序有 4 个核心（意味着可以运行 100 个并行任务）。 简而言之，我在rdd中默认有100个分区，100个内核将运行。 这是一个好方

如果有人能用简单的术语回答这些与火花洗牌相关的问题，我将不胜感激。 在spark中，当加载一个数据集时，我们指定分区的数量，这表示输入数据（RDD）应该被划分为多少个块，并且根据分区的数量启动相等数量的任务（如果假设错误，请纠正我）。对于工作节点中的X个核心数。一次运行相应的X个任务。 沿着类似的思路，这里有几个问题。 因为，所有byKey操作以及联合、重新分区、连接和共组都会导致数据混乱。 >