我尝试使用Spark Streaming并希望有一个全局状态对象,可以在每个批处理后更新。据我所知,至少有两种选择适合我:1。使用,其中Spark将在处理每个批处理后自动更新状态2。使用函数,在这里我必须自己调用更新 类型javapairdStream 中的方法updateStateByKey(Function2 ,optional ,optional >)不适用于参数(new function2
有没有关于为什么整个对象B需要序列化的想法? 关于“对象不可序列化”的异常:
全能的开发者们。我在Spark中运行一些基本的分析,在这里我查询多节点Cassandra。我正在运行的代码以及我正在处理的一些非链接代码是: Spark的版本是1.6.0,Cassandra v3。0.10,连接器也是1.6.0。键空间有,表有5列,实际上只有一行。如您所见,有两个节点(OracleVM中制作的虚拟Macine)。 我的问题是,当我测量从spark到cassandra的查询时间时,
我尝试使用Spark2.3本机kubernetes部署特性在kubernetes集群上运行简单的spark代码。 我有一个kubernetes集群在运行。此时,spark代码不读取或写入数据。它创建一个RDD from list并打印出结果,只是为了验证在Spark上运行kubernetes的能力。此外,还复制了kubernetes容器映像中的spark应用程序jar。 2018-03-06 10
我不能用火花流运行Kafka。以下是我迄今为止采取的步骤: > 将此行添加到- Kafka版本:kafka_2.10-0.10.2.2 Jar文件版本:spark-streaming-kafka-0-8-assembly_2.10-2.2.0。罐子 Python代码: 但我仍然得到以下错误: 我做错了什么?
我刚刚安装了。我试图将添加到测试中,但遇到错误 ReferenceError:未定义beforeAll 查看堆栈跟踪时,我看到jasmine 1.3.1是量角器的子模块: C:\用户\bmackey\AppData\漫游\npm\node_modules\量角器\node_modules\mini jasminenode\lib\jasmine-1.3.1.js:913: 21 jasmine 2
我正在尝试使用spark submit server2运行spark程序。py——主本地[2]。然后我得到了这个错误: 以下是我正在运行的代码: 谁能帮我一下我做错了什么。我试过这篇文章中的解决方案无法初始化spark上下文,但它不起作用。
我有以下代码,它从Marketo系统中获取一些数据 这将返回给我以下数据 我想做的是,保存这个返回到一个拼花文件。但是当我用下面的代码尝试时,我收到了一条错误消息。 我做错了什么?
我已经看到了一些关于数据库到雪花的问题,但我的问题是如何将表格从雪花到数据库。 到目前为止我所做的:创建了一个集群并将集群附加到我的笔记本上(我正在使用Python) 然后我试着用spark.read读取雪花中的FBK _视频表: 我也尝试过:选项(“dbtable”,“从FBK_VIDEOS中选择*”).load() 但我看到的以下错误: net.snowflake.client.jdbc.Sn
我试图利用火花分区。我试图做这样的事情 这里的问题每个分区都会创建大量的镶木地板文件,如果我尝试从根目录读取,则会导致读取缓慢。 为了避免这种情况,我试过 但是,这将创建每个分区中镶木地板文件的数目。现在我的分区大小不同了。因此,理想情况下,我希望每个分区都有单独的合并。然而,这看起来并不容易。我需要访问所有分区合并到一定数量并存储在单独的位置。 我应该如何使用分区来避免写入后出现许多文件?
我正在运行以下scala代码: 我知道firstStruct是structType,StructFields的一个名称是“name”,但在尝试强制转换时似乎失败了。我被告知spark/hive结构与scala不同,但为了使用structType,我需要 所以我想他们应该是同一种类型的。 我看了看这里:https://github.com/apache/spark/blob/master/sql/c
场景: Kafka- 每个火花流微批次中的逻辑(30秒):< br >读取Json- 我的流媒体工作是阅读大约1000个Kafka主题,大约有10K个Kafkapartitions,吞吐量大约为500万事件/秒。 问题来自 Kafka 分区之间的流量负载不均匀,一些分区的吞吐量大约是较小分区的 50 倍,这会导致 RDD 分区倾斜(因为 KafkaUtils 创建了从 Kafka 分区到 Spar
https://docs.databricks.com/spark/latest/spark-sql/language-manual/alter-table-or-view.html#replace-columns
我有两个包含两列的DataFrames > <code>df1</code>,带有架构<code>(键1:长,值)</code> <code>df2</code>,带架构<code>(键2:数组[Long],值)</code> 我需要在键列上连接这些DataFrames(查找和中的值之间的匹配值)。但问题是它们的类型不同。有办法做到这一点吗?
两个都不起作用。有人能告诉我为什么或者在雪花中这样做的正确方式是什么吗?提前感谢!