《花旗》专题

Kafka是否将S3支持从JSON连接到Parquet？感谢使用Kafka Connect S3提供的可用和替代建议

我正在尝试按键对JavaPairRDD进行排序。 块引号

我是Spark的初学者，试图理解Spark数据帧的机制。当从csv和parquet加载数据时，我比较了spark sql dataframe上sql查询的性能。我的理解是，一旦数据加载到spark数据框中，数据的来源（csv或parquet）应该无关紧要。然而，我看到了两者之间的显著性能差异。我使用以下命令加载数据，并对其编写查询。 请解释差异的原因。

CreateDataFrame接受2个参数，一个rdd和模式。 我的图式是这样的 <代码>val schemas=结构类型（Seq（StructField（“number”，IntegerType，false），StructField（“notation”，StringType，false））） 在一种情况下，我能够从RDD创建数据帧，如下所示： 在以下其他情况下。。我不能 data2不能成为Da

我的spark程序在小数据集上运行良好。（大约400GB）但是当我将其扩展到大型数据集时。我开始得到错误

我正在使用Apache Spark的示例代码follow文档：https://spark.apache.org/docs/latest/ml-features.html#countvectorizer 但我收到错误消息： 22年10月15日23:04:20信息BlockManagerMaster：使用703.6 MB RAM注册block manager localhost:56882，Block

我想过滤掉具有“c2”列前3个字符的记录，无论是“MSL”还是“HCP”。 所以输出应该如下所示。 有谁能帮忙吗？ 我知道df。过滤器（$c2.rlike（“MSL”））--用于选择记录，但如何排除记录？ 版本：Spark 1.6.2 Scala:2.10

（当我在打字的时候，我想试试阴影，我现在就做）谢谢

我使用以下方法将csv文件读入Spark： df=spark.read.format(file_type).options(header='true'，quote='\"'，ignoreleadingwhitespace='true'，inferschema='true').load(file_location) 这是正常行为还是读错了？ 更新：我将标记问题作为回答，因为下面的提示是有用的。然而，

我使用spark-core 2.0.1版和Scala2.11。我有一个简单的代码来读取一个包含\escapes的csv文件。 null 有人面临同样的问题吗？我是不是漏掉了什么？ 谢谢

有没有人知道这样的特性、可能性或变通方法？谢谢！

我想通过分区迭代一个dataframe，对于每个分区，迭代它的所有行，并创建一个deleteList，它将包含HBase的每一行的delete对象。我将Spark和HBase与Java一起使用，并使用以下代码创建了一个行对象： 但它无法工作，因为我无法正确访问行的值。而df有一个名为“hbase_key”的列。

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