《同花顺2020届校园招聘》专题

我有一门课： 它运行得很好，但抛出了一个例外：在我对RDD的映射做了一个小更改之后： 我以为这两个功能应该是一样的，但似乎不是。为什么它们不同？

我的spark任务是在运行时抛出不可序列化的任务。谁能告诉我我做错了什么吗？ 以下是stacktrace：

我需要解析一个日志文件并获取时间和相关的函数调用字符串，该字符串存储在日志文件中，如下所示：{“time”：“2012-09-24t03:08:50”,“message”：“call（）started”} 在其他字符串字符之间会有多个日志时间函数调用，因此我希望使用regex来遍历文件并获取所有这些 我想获取整个记录的信息，包括花括号 我不断得到非法重复错误，请帮助！谢了。

在PySpark中或者至少在Scala中，Apache Spark中是否有与Pandas Melt函数等价的函数？ 到目前为止，我一直在用Python运行一个示例数据集，现在我想对整个数据集使用Spark。

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

我试图使用以下代码将数据加载到雪花，但得到一个错误。 tmp是从Snowflake下载的，该表使用RStudio：

为什么以及何时会选择将Spark流媒体与Kafka结合使用？ 假设我有一个系统通过Kafka每秒接收数千条消息。我需要对这些消息应用一些实时分析，并将结果存储在数据库中。 我有两个选择： > < li> 创建我自己的worker，该worker从Kafka读取消息，运行分析算法并将结果存储在DB中。在Docker时代，只需使用scale命令就可以轻松地在我的整个集群中扩展这个工作线程。我只需要确保

当我在snowflake中查询外部表（指向CSV文件）时，结果以JSON格式显示。 我如何检索我的结果在表格格式，而不使用任何这样的sql下面。我想做，我希望它以显示格式显示。 有什么想法吗？谢了。

我已经创建了一个示例拓扑来测试设置max spout Expensing属性。这是一个简单的拓扑，有一个喷嘴和一个螺栓。喷口发出100000个元组，而螺栓在睡眠一秒钟后发出嘎嘎声。我已将“最大喷口支出”属性设置为10。我假设这意味着，如果一个喷口的未确认消息计数为10，那么该喷口将不会发出任何元组。但当我运行拓扑时，我可以看到喷口发出2160条消息，然后等待。我的理解是正确的还是遗漏了什么。我使用

我有一个Spark Spark集群，其中主节点也是工作节点。我无法从驱动程序代码节点到达主程序，并得到错误： driver-code节点中的SparkContext配置为: 我可以成功地，但不能成功地。意味着机器可以到达，但端口不能到达。 会有什么问题？我已经为主节点和驱动程序代码运行的节点（客户端）禁用了Ubuntu的防火墙。

我使用Spark2和neo4j3（安装在一个节点上），并使用这个spark/Neo4j https://github.com/neo4j-contrib/neo4j-spark-connector 我可以使用我的数据库。 多谢帮忙。

我是新的火花，我正在尝试安装PySpark通过参考下面的站点。 http://ramhiser.com/2015/02/01/configuring-ipython-totebook-support-for-pyspark/ 我尝试安装两个预构建包，也通过SBT构建Spark包。 当我尝试在IPython笔记本中运行python代码时，我得到以下错误。 在命令窗口中，我可以看到下面的错误。 请注意

我正试图设置一个小型Spark集群进行测试。该集群由3名工人和一名师傅组成。我在每个节点上设置了Java、scala和Spark。配置文件如下：spark-defaults.conf： Spark-env.sh

谁能给我解释一下吗？ 然而，另一方面是，对于不能保证产生已知分区的转换，输出RDD将没有分区器集。例如，如果对哈希分区的键/值对RDD调用map（），则传递给map（）的函数在理论上可以更改每个元素的键，因此结果将不会有分区器。Spark不会分析函数以检查它们是否保留密钥。相反，它提供了另外两个操作，mapValues（）和flatMap Values（），它们保证每个元组的键保持不变。 Mate

[新加入Spark]语言-Scala 根据文档，RangePartitioner对元素进行排序并将其划分为块，然后将块分发到不同的机器。下面的例子说明了它是如何工作的。 假设我们有一个数据框，有两列，一列（比如“a”）的连续值从1到1000。还有另一个数据帧具有相同的模式，但对应的列只有4个值30、250、500、900。（可以是任意值，从1到1000中随机选择） 如果我使用RangePartit