《烽火通信》专题

我们正在尝试使用Azure blob存储连接器从powerapps连接到blob存储。我已经检查了我在powerapps的哪个地区，这是欧洲。所以我已经将这个azure文档中的所有IP都列入了白名单，但仍然没有访问权限。屏幕错误 当我禁用blob上的防火墙时，一切正常。还有一个我丢失的IP列表？

我想在dev/prod环境中更改Spark作业的类型安全配置。在我看来，实现这一点的最简单方法是将传递给作业。那么Typesafe配置库将为我完成这项工作。 将选项添加到spark-submit命令时，不会发生任何情况。 我收到。

当前设置：Spark流作业处理timeseries数据的Kafka主题。大约每秒就有不同传感器的新数据进来。另外，批处理间隔为1秒。通过，有状态数据被计算为一个新流。一旦这个有状态的数据穿过一个treshold，就会生成一个关于Kafka主题的事件。当该值后来降至treshhold以下时，再次触发该主题的事件。 问题：我该如何避免这种情况？最好不要切换框架。在我看来，我正在寻找一个真正的流式（一个

我成功地安装了JProfiler远程探测，我看到它在“catalina.out”（Tomcat）中运行。唯一的问题是远程机器上的所有端口都有防火墙（80和8080除外），无论我选择哪个端口，JProfiler GUI都无法连接到远程探测。 我尝试使用PuTTY隧道，但我不确定如何设置隧道规则。此外，JProfiler中似乎没有“网络首选项”，我可以在其中指定SOCKS代理。 我如何在不影响防火墙规

我想将包含字符串记录的RDD转换为Spark数据帧，如下所示。 模式行不在同一个中，而是在另一个变量中： 所以现在我的问题是，我如何使用上面两个，在Spark中创建一个数据帧？我使用的是Spark 2.2版。 我确实搜索并看到了一篇帖子：我可以使用spack-csv将表示为字符串的CSV读取到Apache Spark中吗？然而，这并不是我所需要的，我也无法找到一种方法来修改这段代码以在我的情况下工

我使用Spark sql dataframes执行groupby操作，然后计算每组数据的平均值和中值。原始数据量约为1 TB。 当我运行该查询时，我的工作被卡住，无法完成。如何调试该问题？是否存在导致groupby（）卡滞的按键不平衡？

当我运行Spark Scala程序时，有一个“Task not serializable”异常 Spark RDD是不可串行化类型（java类） 调用的函数来自不可序列化的类（java类，再次） 我的代码是这样的 我注意到我可以用 但对于RDD中的对象类，我仍然会遇到这个例外。我会以另一种方式，也会以另一种方式，也就是第二部分，因为我不想创建大量PredicateClass的对象。 你能帮我吗？我

我可以在Spark的log4j.properties中使用与我的虚拟应用程序中相同的设置来配置appender。 但是当Spark shell启动时，它似乎在加载任何额外的jar之前就启动了记录器，然后立即抛出一个错误，因为它找不到Kafka appender： log4j:错误无法实例化类[kafka.producer.kafkalog4jappender]。ClassNotFoundExcep

我在fire data store中有以下集合，希望在获取集合之前对集合应用以下查询。 什么是最正确的过滤这些在Javaadroid.

更新，存储FireBase中的映像

我在spark中有一个数据集，只有一列，这列是一个Map[String，Any]。我想逐行映射数据集，然后逐键映射映射映射列，计算每个键的值，并使用新数据生成与前一个相同类型的新数据集。 例如： 我想在每个值的末尾加上“”，结果将是一个数据类型的数据集，如下所示： 谢谢Nir

我正在设计一个Firestore数据库，我想知道以下架构的成本影响。。。 遵循Cloud FiRecovery教程，让我们想象一下这个架构：“餐厅”集合有一个“评论”子集合。类似于： 我对查询评论子集合感兴趣，但我对评论本身并不真正感兴趣，而是对餐馆感兴趣。 例如，在一个查询中，比如，我实际上对那些在2019年8月1日至少发布了一篇评论的餐厅感兴趣。我想拿回餐馆的文件，而不是评论。 从这篇文章和这

我正在使用spark数据帧，读取JSON数据，然后将其保存到orc。代码非常简单： 工作失败了。这个例外有什么问题？谢谢。

这个问题与这个主题有关： Spark 2.2 Scala 数据帧从字符串数组中选择，捕获错误 我需要区分缺少列的记录（这在我的用例中不是错误）和具有不适用于列类型的垃圾值的记录。 在执行selectExpr之后，这两种情况在结果数据帧中都显示为null。我正在寻找一种快速的方法，将缺少列的记录包含在好的结果中，同时将具有垃圾值的记录放入坏桶中。不好的可能包括像一个值为空字符串的int字段，或者“a

我想创建一个带有分区的hive表。 该表的架构为： 我可以使用Spark-SQL实现这一点: 当我尝试使用 Spark API（使用斯卡拉）时，表中充满了数据。我只想创建一个空表并定义分区。这就是我正在做的事情，我做错了什么： 我正在使用Spark-2.1.1。