第二次尝试,正如最初提出的错误例子。从医生那里:
preservesPartitioning指示输入函数是否保留分区器,除非这是一对RDD,并且输入函数不修改键,否则它应该是false。这里是一个人为的琐碎例子,不管我是否将true或false传递给mapPartitions,对于新的RDD,每个分区的数据分区仍然是相同的,即使我改变了K,V的K值,那么,意义是什么呢?一定是我错过了一些基本的东西。import o
我有一个包含键、值对数组的RDD。我想得到一个带key的元素(比如4)。scala> val a = sc.parallelize(List("dog","tiger","lion","cat","spider","eagle"),2)
a: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[0] a
我运行的火花流24/7和使用updateStateByKey是可以运行火花流24/7?如果是的,updateStateByKey不会变大,该如何处理呢?当我们运行24/7的时候,我们是否必须定期重置/删除updateStateByKey,如果不是的话,如何以及何时重置它?还是星火以分布式的方式处理?如何动态递增内存/存储。当updateStateByKey增长时,我会得到以下错误
Exception while deleting l