我正在使用Spark生成拼花文件(通过分区,使用Snappy压缩),并将它们存储在HDFS位置。 拼花数据文件存储在下 然后为其创建配置单元表,如下所示:
如有任何建议/暗示,不胜感激。
当前设置:Spark流作业处理timeseries数据的Kafka主题。大约每秒就有不同传感器的新数据进来。另外,批处理间隔为1秒。通过,有状态数据被计算为一个新流。一旦这个有状态的数据穿过一个treshold,就会生成一个关于Kafka主题的事件。当该值后来降至treshhold以下时,再次触发该主题的事件。 问题:我该如何避免这种情况?最好不要切换框架。在我看来,我正在寻找一个真正的流式(一个
我正在由Glue Crawler生成的CSV可数据上运行Glue ETL作业。爬虫点击具有以下结构的目录 这些文件被聚合到一个“聚合输出”表中,该表可以在athena中成功查询。 我正在尝试使用AWS Glue ETL作业将其转换为拼花地板文件。作业失败 我很难找到根本原因 我尝试了多种方式修改Glue作业。我确保分配给该作业的IAM角色有权删除相关存储桶上的文件夹。现在我正在使用AWS提供的默认
我想将包含字符串记录的RDD转换为Spark数据帧,如下所示。 模式行不在同一个中,而是在另一个变量中: 所以现在我的问题是,我如何使用上面两个,在Spark中创建一个数据帧?我使用的是Spark 2.2版。 我确实搜索并看到了一篇帖子:我可以使用spack-csv将表示为字符串的CSV读取到Apache Spark中吗?然而,这并不是我所需要的,我也无法找到一种方法来修改这段代码以在我的情况下工
我有一个很大的数据框,我正在HDFS中写入拼花文件。从日志中获取以下异常: 谷歌对此进行了搜索,但找不到任何具体的解决方案。将推测设置为false:conf.Set(“spark.投机”,“false”) 但仍然没有帮助。它只完成了几个任务,生成了几个零件文件,然后突然因此错误而停止。 详细信息:Spark版本:2.3.1(这在1.6x中没有发生) 只有一个会话正在运行,这排除了不同会话访问同一位
我使用Spark sql dataframes执行groupby操作,然后计算每组数据的平均值和中值。原始数据量约为1 TB。 当我运行该查询时,我的工作被卡住,无法完成。如何调试该问题?是否存在导致groupby()卡滞的按键不平衡?
我正在将一个拼花文件从DataFrame写入S3。当我查看Spark UI时,我可以看到除1项任务外的所有任务都在写作阶段迅速完成(例如199/200)。这最后一个任务似乎要花很长时间才能完成,而且常常由于超出执行器内存限制而失败。 我想知道最后一个任务发生了什么。如何优化它?谢谢。
我正在使用snowflake jdbc驱动程序(版本:3.12.9)以编程方式执行查询。在snowflake客户端中执行查询正在工作。如果以编程方式执行相同的查询,则会出现以下异常, 谷歌了这个例外,没有找到一个链接。 我也得到了这些错误代码:[0A00020024] 这是我的连接url:jdbc:snowflake://account.xxx.azure.snowflakecomputing.c
我正在运行EMR笔记本中的所有代码。 火花版本 temp_df.print模式 温度df。显示(2) 温度df。写拼花地板(path='s3://project7878/clean\u data/temperatures.parquet',mode='overwrite',partitionBy='year') 火花阅读拼花地板(path='s3://project7878/clean\u dat
我在上编写应用程序。对于,我使用。但我有错误。 view函数未返回有效得响应.返回类型必须是string、dict、tuple、Response instance或WSGI可调用的,但它是一个列表。我按照示例https://flask-marshmallow.readthedocs.io/en/latest/所做的所有操作
当我运行Spark Scala程序时,有一个“Task not serializable”异常 Spark RDD是不可串行化类型(java类) 调用的函数来自不可序列化的类(java类,再次) 我的代码是这样的 我注意到我可以用 但对于RDD中的对象类,我仍然会遇到这个例外。我会以另一种方式,也会以另一种方式,也就是第二部分,因为我不想创建大量PredicateClass的对象。 你能帮我吗?我
开始在Android Studio v1.2.1中构建一个基本的Hello World应用程序 Gradle Build花费了太多的时间来构建和运行应用程序。 有人能说出原因,3Q
我可以在Spark的log4j.properties中使用与我的虚拟应用程序中相同的设置来配置appender。 但是当Spark shell启动时,它似乎在加载任何额外的jar之前就启动了记录器,然后立即抛出一个错误,因为它找不到Kafka appender: log4j:错误无法实例化类[kafka.producer.kafkalog4jappender]。ClassNotFoundExcep
我在spark中有一个数据集,只有一列,这列是一个Map[String,Any]。我想逐行映射数据集,然后逐键映射映射映射列,计算每个键的值,并使用新数据生成与前一个相同类型的新数据集。 例如: 我想在每个值的末尾加上“”,结果将是一个数据类型的数据集,如下所示: 谢谢Nir