《同花顺》专题

我通过指定分区的数量从文本文件创建RDD（Spark 1.6）。但它给我的分区数与指定的分区数不同。 案例1 案例2 案例3 案例4 文件/home/pvikash/data/test的内容。txt是： 这是一个测试文件。将用于rdd分区 基于以上案例，我有几个问题。 对于案例2，显式指定的分区数为0，但实际分区数为1（即使默认最小分区为2），为什么实际分区数为1？ 对于案例3，为什么在指定数量的

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：

它没有任何错误，我得到以下错误时，我运行火花提交，任何帮助都非常感谢。谢谢你抽出时间。 线程“main”java.lang.noClassDeffounderror：org/apache/spark/streaming/kafka/kafkautils在kafkasparkstreaming.sparkstreamingtest(kafkasparkstreaming.java:40)在kafka

如果我想重新分区一个数据帧，如何决定需要做的分区数量？如何决定是使用重新分区还是合并？我知道合并基本上只是为了减少分区的数量。但是我们如何决定在什么情况下使用哪个呢？

我是新来的雪花，所以请原谅我。我试图做一件非常简单的事情--通过文字指定列名，但却得到sql编译错误

我正在编写一个SP，其中输出预期为表。但不能像表格式那样获得输出，而是在使用数组作为返回类型时，将其作为一个对象、单个值或一列中的所有行接收。 ''' 创建或替换过程getRowCount（TABLENAME VARCHAR(1000))返回variant not null language javascript作为$$//动态编写要执行的SQL语句。 ''' 预期输出：在此处输入图像描述

我有一个spark工作，处理大量数据并将结果写入S3。在处理过程中，我可能有超过5000个分区。在写入S3之前，我想减少分区的数量，因为每个分区都是作为一个文件写入的。 在其他一些情况下，处理过程中可能只有50个分区。如果我想合并而不是因为性能原因重新分区，会发生什么。 从文档来看，它说只有当输出分区的数量少于输入时才应该使用coalesce，但是如果不是，它似乎不会导致错误吗？它会导致数据不正确

我想注册一个UDAF类（用Scala或Python编写）并在SparkSQL中使用它。 例如： 模拟代码 然后我可以直接在spark sql中使用udaf，如下所示： Spark仅提供了Spark.udf。registerJavaFunction方法注册UDF类。 有人知道如何注册UDAF吗？

我有RDD，其中每个记录都是int： 我所需要做的就是将这个RDD拆分成批。即。制作另一个RDD，其中每个元素都是固定大小的元素列表： 这听起来微不足道，然而，最近几天我很困惑，除了下面的解决方案之外，什么也找不到： > 使用ZipWithIndex枚举RDD中的记录： 这将得到我所需要的，然而，我不想在这里使用组。当您使用普通映射Reduce或一些抽象（如Apache Crunch）时，它是微不

则错误如下： AttributeError：“property”对象没有属性“parquet”

1选定列的参数（选定的筛选器/下拉属性或从UI发送的列名） 2 dynamic where子句的参数，用于为点1中选择的类似下拉列表值准备 从视图中获取数据，并以这种方式检索结果 注意：在这一点上没有要求显示特定于某个用户的数据。同样忽略上面代码中的参数插值部分 是否存在任何数据完整性问题，不同的用户将看不到UI上更新的值（为了提供更多的上下文，从此过程中的视图中提取数据，并且该视图数据在应用程序

在计算机高级中语言，运算符是比较多样化的。其实，也都源于我们日常的需要。 算术运算符 前面已经讲过了四则运算，其中涉及到一些运算符：加减乘除，对应的符号分别是：+ - * /，此外，还有求余数的：%。这些都是算术运算符。其实，算术运算符不止这些。根据中学数学的知识，看官也应该想到，还应该有乘方、开方之类的。 下面列出一个表格，将所有的运算符表现出来。不用记，但是要认真地看一看，知道有那些，如果以后

Python有一套很有用的标准库(standard library)。标准库会随着Python解释器，一起安装在你的电脑中的。它是Python的一个组成部分。这些标准库是Python为你准备好的利器，可以让编程事半功倍。 我将根据我个人的使用经验中，挑选出标准库三个方面的包(package)介绍： Python增强 系统互动 网络 第一类：Python增强 Python自身的已有的一些功能可以随着

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