《同花顺》专题

假设我有一张这样的桌子： 它以拼花地板的形式存储。我需要在spark中读取表，在“field1”上执行groupBy，然后我需要在ES中存储一个嵌套字段（例如，称为“agg\u字段”），其中包含一个字典列表，其中包含字段2和字段3的值，这样文档将如下所示： 我可以阅读表格并进行分组： 我可以做一些聚合并将结果发送给es： 但我不知道如何将聚合更改为嵌套的“agg\u fields”列，该列将被el

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！

伙计们！ 我才刚开始学NiFi。不要扔石头）只是帮助或引导。我需要从s3桶读取拼花地板数据，我不知道如何设置lists3和FetchS3对象处理器来读取数据。完整路径如下所示：s3://inbox/prod/export/date=2022-01-07/user=100/2022-01-09 06:51:23 23322557 cro。我将把数据写入sql数据库——我没有问题。 我试着自己配置li

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

分布式服务已成功启动：[2021 10月17日18:04:29693]信息已启动o.e.j.s.ServletContextHandler@1422ac7f{/，null，AVAILABLE}（org.eclipse.jetty.server.handler.ContextHandler:916）[2021 10月17日18:04:29693]初始化信息REST资源；服务器已启动并准备好处理请求（

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

我的Gradle构建需要1分钟到2分钟，我不确定发生了什么。在事件日志中，我大部分时间都只看到一个条目 执行任务:[:app:GenerateDebugSources，:app:PrepareDebugunitTestDependencies，:app:MockableAndroidJar，:app:AssembleDebug] 我不知道这个任务在做什么，我检查了设置，希望这能有所改变，但我运气不

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。 >

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

更新：恰恰相反。实际上，我们的表非常大，就像3个TB有2000个分区。3TB/256MB实际上会达到11720，但我们的分区数量与表的物理分区数量完全相同。我只想了解任务是如何在数据量上生成的。