如何使用数据库中的Spark将JSON文件并行写入挂载目录
Spark是一个开源的分布式计算框架，可以用于处理大规模数据集并行计算。它提供了丰富的API和工具，可以方便地进行数据处理、分析和机器学习等任务。
要使用数据库中的Spark将JSON文件并行写入挂载目录，可以按照以下步骤进行操作：
- 首先，确保你已经安装了Spark，并且配置好了相关环境。
- 在Spark中，可以使用SparkSession来创建一个会话，用于操作数据。可以使用以下代码创建一个SparkSession：
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Write JSON to Mount Directory")
.getOrCreate()- 接下来，可以使用SparkSession的read方法读取JSON文件，并将其转换为DataFrame。假设JSON文件的路径为
/path/to/json/file.json，可以使用以下代码读取文件：
val jsonDF = spark.read.json("/path/to/json/file.json")- 然后，可以使用DataFrame的write方法将数据写入挂载目录。假设挂载目录的路径为
/mount/directory，可以使用以下代码将数据写入目录：
jsonDF.write.json("/mount/directory")- 最后，可以调用SparkSession的
stop方法关闭会话，释放资源：
spark.stop()这样，就可以使用数据库中的Spark将JSON文件并行写入挂载目录了。
对于腾讯云的相关产品和产品介绍链接地址，可以参考以下内容：
- 腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云数据万象（CI）：https://cloud.tencent.com/product/ci
- 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：https://cloud.tencent.com/product/emr
- 腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 腾讯云物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iot
- 腾讯云移动开发（MPS）：https://cloud.tencent.com/product/mps
- 腾讯云区块链（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
- 腾讯云元宇宙（Metaverse）：https://cloud.tencent.com/product/metaverse
请注意，以上链接仅供参考，具体的产品和服务选择应根据实际需求进行评估和决策。
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1回答
我使用和Docker一起运行一个Django项目()，这是一个非持久性的项目。我还在同一台导入csv数据的服务器上运行一个持久应用程序。我需要这两个应用程序基本上共享一个文件在一起。我就是这么想的：
导入程序导入csv数据，并将其存储为特定文件夹中的json文件。
Django应用程序访问该文件夹中的json文件，并使用我编写的脚本将json导入数据库。我很难理解如何从django应用程序中访问包含json文件的导入程序中的文件夹。有谁知道我怎么能在这两个码头集装箱之间发生这种事吗？
浏览 8提问于2022-01-11得票数 0
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我从其中下载了一个url (它是JSON格式的)，使用Databricks：
url="https://tortuga-prod-eu.s3-eu-west-1.amazonaws.com/%2FNinetyDays/amzf277698d77514b44"
testfile = urllib.request.URLopener()
testfile.retrieve(url, "file.gz")
with gzip.GzipFile("file.gz", 'r') as fin:
json_bytes = fin.read()
浏览 3提问于2022-04-22得票数 0
1回答
我最近正在尝试让一个本地的Jira实例在一个苹果硅胶M1芯片的docker容器中运行。
我将Postgres用于数据库(也尝试了mariaDB)和我在GitHub上找到的Jira的手臂图像。但是，每当我使用docker编写安装程序时，我都会遇到一个错误500“错误写入数据库配置文件”。Jira和DB容器似乎都启动得很好。
我猜数据库可能无法访问，但我不知道如何检查这一点。
TLDR:如何检查我的DB是否可以到达我的Jira容器，或者更确切地说，如何修复Jira中的错误500“写入数据库配置文件时出错”。
下面是我正在使用的撰写文件：
services:
jira:
dchevell
浏览 18提问于2021-12-02得票数 0
尝试读取databricks社区版集群中的增量日志文件。(数据库-7.2版)
df=spark.range(100).toDF("id")
df.show()
df.repartition(1).write.mode("append").format("delta").save("/user/delta_test")
with open('/user/delta_test/_delta_log/00000000000000000000.json','r') as f:
for l in f:
浏览 0提问于2020-08-23得票数 5
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我有一个火花作业，它在第一次运行时在5分钟内运行，然后需要几分钟..more，而在随后的运行中需要20-30分钟。我正在读取一个拼花文件一次，然后创建数据格式并以.json格式编写。在代码中的任何地方，我都没有使用缓存()、持久化()或未持久化()。这是本地实例。有什么问题吗？
配置参数
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("example")
.config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation)
.config("spark
浏览 2提问于2017-07-28得票数 0
1回答
我正在尝试将Apache日志( Spark的内容)保存到一个文件中，而不一定是stderr、stdout和log4j文件(尽管它们可能也很有用)，这样我就可以将其发送到其他人进行分析。
下面是Apache文档中描述的手册：
问题是，我正在上运行代码。Databricks将日志保存在其他地方，您可以从web中显示它们，但不能导出它们。当我将spark.eventLog.dir设置为DBFS中的位置运行Spark作业时，文件被创建，但它是空的。
是否有一种方法可以导出完整的Databricks作业日志，以便任何人都可以打开它而不给他们访问工作区的权限？
浏览 3提问于2022-11-29得票数 0
1回答
AWS胶-书写文件需要很长时间
、、、、
你好，我在AWS中有一份ETL工作，需要很长时间才能编写。它从S3读取数据并执行几个转换(所有转换都没有在下面列出，但这些转换似乎不是问题所在)，然后最后将数据帧写入S3。然而，这种写作操作似乎需要很长时间。即使在使用10 worker(工人类型G.1X)时，对于一个大约20 MB的文件，也可以使用Approx 30分钟。我使用了print语句来查看什么需要时间，这似乎是将文件写入S3的最后一次操作。在使用相同的设置之前，我还没有遇到过这个问题。
我正在使用Glue version 3.0、3和Spark版本3.1。
源文件中的文件数量几乎为50000个文件，分布在许多文件夹中，每天都会自动生
浏览 6提问于2022-03-29得票数 2
我有一个简单的Spark作业，映射，计算和写入Oracle DB的结果。我在将结果写入数据库时遇到了问题。
在按键减少结果之后，我将调用foreachPartition操作来建立连接并将结果写入DB。如果我将并行化设置为1，它会工作得很好。但是，当我将reducer的并行化更改为2或更大时，它只写入部分结果。当我检查日志文件时，我看到以下错误：
java.sql.BatchUpdateException: ORA-00060: deadlock detected while waiting for resource
我该如何解决这个问题？
浏览 2提问于2015-06-05得票数 1
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我一直试图使用以下内容来访问卷挂载中的文件：
with open('./log/file.json', 'w+') as f:
f.write(json.dumps(output, sort_keys=True, indent=4))
但这是行不通的。有什么想法吗？在我的部署文件中，我有以下内容：
volumeMounts:
- mountPath: /logs
name: wag-log
浏览 2提问于2019-10-21得票数 0
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package learn.spark
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object MasterLocal2 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf()
conf.setAppName("spark-k8s")
conf.setMaster("k8s://https://192.168.99.100:16443")
conf.set("spark
浏览 10提问于2019-08-23得票数 4
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我正在使用Apache spark从Oracle数据库中加载数据集，使用jdbc格式在Spark-Java.I中。我正在加载一个大小为10M和1M的数据集，并在dataset.After上执行各种操作。所有处理都完成了，我正在将多个数据集写入数据库，这几乎消耗了90%的时间。那么，如何降低这种写入Oracle数据库的速度呢？我尝试了执行器的各种组合--内存、核心、执行器的数量，但没有得到很大的差别。用于运行apache spark构建的jar文件的命令是：
./spark-submit --class com.sample.Transformation --conf spark.sql.shu
浏览 0提问于2018-08-23得票数 0
在sparkR中使用write_df编写文件时，无法指定文件名如下：
代码：
write.df(user_log0, path = "Output/output.csv",
source = "com.databricks.spark.csv",
mode = "overwrite",
header = "true")
问题：
我希望在'Output‘文件夹中有一个名为'output.csv’的文件，但所发生的是一个名为'output.csv‘的文件夹
浏览 11提问于2017-01-04得票数 1
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1回答
跨应用程序的火花调度
、、、
我想运行火花字计数应用程序在四个不同的文件在同一时间。
我有一个独立的集群，有4个工作节点，每个节点都有一个核心和1gb内存。
火花在独立模式下工作..。1.4worker节点2.1每个工作节点的核心3.1gb内存为每个节点的4.core_max设置为1
./conf/spark-env.sh
**
export SPARK_MASTER_OPTS="-Dspark.deploy.defaultCores=1"
export SPARK_WORKER_OPTS="-Dspark.deploy.defaultCores=1"
export SPARK_WORKE
浏览 2提问于2017-06-15得票数 0
我已经定义了一个带有Spark安装的Dockerfile。我希望从作为入口点定义的bash脚本加载我的应用程序。但是，这个脚本应该用参数来实现。此脚本位于项目文件夹中。问题是如何将此脚本设置为入口点，并将项目目录定义为workdir？
我的Dockerfile现在看起来是这样的：
FROM java:8
ENV SCALA_VERSION 2.11.8
ENV SBT_VERSION 1.1.1
ENV SPARK_VERSION 2.2.0
ENV SPARK_DIST spark-$SPARK_VERSION-bin-hadoop2.6
E
浏览 1提问于2018-06-01得票数 0
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我有一个由5个节点组成的spark集群，我有一个用Java语言编写的spark作业，它从一个目录中读取一组文件并将内容发送到Kafka。
当我在本地测试这项工作时，一切都运行良好。
当我尝试将作业提交到群集时，作业失败并显示FileNoTFoundException
需要处理的文件存在于所有5个节点上挂载的目录中，因此我确信文件路径会出现在exception exists中。
以下是提交作业时出现的异常
java.io.FileNotFoundException: File file:/home/me/shared/input_1.txt does not exist
at org.a
浏览 1提问于2016-11-01得票数 2
我有一个天蓝色的存储帐户(Storagegen2)，需要复制像config.yaml、文本文件、gz文件这样的文件，以便在代码中引用它们。我已经尝试了中列出的步骤，但是它所做的是挂载一个文件系统。如果您引用它用于ex：yaml_file_test = mssparkutils.fs.head("synfs:/79/myMount/Test2/config.yaml",100)，它将返回一个星星之火数据，而不是一个文件。
yaml文件包含许多要通过项目使用的局部变量。
我想要实现的是，如下所示。
with open('synfs:/80/myMount/Test2/con
浏览 13提问于2022-08-01得票数 0
与truecrypt分区(这是我以前使用过的)相比，我有点不确定ubuntus加密的主文件夹是如何工作的。当我登录时，我的计算机上的其他用户是否能够访问我加密的主文件夹中的文件？
浏览 0提问于2011-11-25得票数 10
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1回答
我试图在Python中使用星火流和Spark。
我有一个文件是不断编辑的，每增加几行随机N秒。
这个文件可以是JSON、XML、CSV或TXT，甚至是SQL表:我完全可以为我的情况选择最好的解决方案。
我有一定数量的字段，大约4-5个。以这张桌子为例：
+-------+------+-------+--------------------+
| event | id | alert | datetime |
+-------+------+-------+--------------------+
| reg | 1 | def1 | 06.06.17-
浏览 0提问于2018-06-28得票数 1
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我定义了一个UDF，它使用dataframe执行以下操作，其中列包含azure存储中的zip文件的位置(我测试了不带火花的UDF，并得到了解决)：
从blob下载定义的文件，并将其放在Excutor/驱动程序的某个位置
提取blob的某个文件，并将其保存在执行器/驱动程序上。
有了这个UDF，我体验到了同样的速度，就好像我只是在python中循环文件一样。那么，是否有可能在火花中完成这样的任务呢？我想要使用火花并行下载和解压缩，以加快它。我通过ssh连接到执行器和驱动程序(它是一个测试集群，因此它只有一个)，并且发现只有数据是在执行器上处理的，而驱动程序根本没有做任何事情。为什
浏览 1提问于2020-07-31得票数 0
2回答
与标题所预期的一样，我有一些问题要提交一个火花作业到一个运行在码头上的星火集群。
我用scala编写了一个非常简单的星火作业，订阅了kafka服务器，安排了一些数据，并将这些数据存储在弹性搜索数据库中。卡夫卡和elasticsearch已经在码头运行了。
如果我在开发环境(/IntelliJ)中运行Ide中的火花作业(Windows /IntelliJ)，那么一切都运行得很完美。
然后(我一点也不是java人)，我按照以下说明添加了一个星星团：
当查看仪表板时，集群看起来很健康。我创建了一个由主程序和工作人员组成的集群。
现在，这是我用scala编写的工作：
import java.io.Se
浏览 1提问于2019-02-27得票数 2
我在运行火花提交和内部REST应用程序时遇到了问题。我想演示的部署场景是在本地膝上型计算机上作为集群运行的Spark。
为此，我为火花大师和火花工人创建了两个码头容器。这端的所有东西似乎都在工作，工作人员能够向主服务器注册，两个网络控制台都可用，内部REST (端口6066) API是响应的。
我已经为我的应用程序创建了一个uber jar，但是，在这两种情况下，我在尝试执行它时都会遇到相同的错误。
当使用星火提交时，我使用本地的本地星火安装来向容器提交：
$SPARK_HOME/bin/spark-submit \
--class com.reynoldsm88.jobs.Spark
浏览 3提问于2017-12-17得票数 0
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在单节点独立集群上使用部署模式客户端执行WordCount时，我面临没有磁盘空间的问题。
文件大小为50 gb &我的系统有30+ gb的Ram &1000 gb的挂载磁盘。
at java.io.FileOutputStream.writeBytes(Native Method)
at java.io.FileOutputStream.write(FileOutputStream.java:326)
at org.apache.spark.storage.TimeTrackingOutputStream.write(TimeTrackingOu
浏览 0提问于2018-04-03得票数 0
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我使用spark(3.0.0)结构化流从kafka读取主题。
我使用了joins，然后使用了mapGropusWithState来获取流数据，因此，根据我对火花官方指南：的理解，我不得不使用更新模式。
下面的火花官方指南部分没有提到DB sink，它也不支持为update mode：写到files
目前，我将其输出到console，并希望将数据存储在文件或DB中。
因此，我的问题是:在我的情况下，如何将流数据写入数据库或文件？我是否必须将数据写入kafka，然后使用kafka连接将数据读回文件/db？
附注：我跟踪了这些文章以获得aggregated流查询。
- https://stackov
浏览 5提问于2020-09-16得票数 0
我试图使用下面提到的用于MongoDB的代码在MongoDB中保存数据，并在AWS s3中保存与JSON相同的数据。虽然s3写入工作正常，但MongoDB给了我java.lang.OutOfMemoryError，但不确定在MongoDB写入和s3中以JSON形式写入文件时，相同的数据是如何处理的。
MongoDB写
mongo_format = "com.mongodb.spark.sql.DefaultSource"
db_url = config.get("collections").get(collection)
dataframe.write.form
浏览 3提问于2022-10-09得票数 2
2回答
我调整了一个docker-compose.yml文件以适应我的usecase。数据库im使用的只是一个sqlite文件，我想将该文件保存到一个volume...can中，我将卷指向一个文件，而不是这样的文件夹。
version: '3.7'
services:
nginx:
build:
context: .
dockerfile: ./compose/production/nginx/Dockerfile
restart: always
volumes:
- staticfiles:/app/static
浏览 10提问于2022-05-28得票数 0
我正在尝试以JSON格式将数据写入到s3位置。但是，每当执行者任务失败并重新尝试阶段时，它就会抛出一个FileAlreadyExistsException。
以前有人问过一个，但是它用一个单独的spark来处理ORC文件，而不是解决我的问题。
这是我的密码：
val result = spark.sql(query_that_OOMs_executor)
result.write.mode(SaveMode.Overwrite).json(s3_path)
从星星之火UI中，执行器上的错误显示
ExecutorLostFailure (executor 302 exited caused by
浏览 2提问于2020-07-09得票数 3
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我试图使用下面的代码将存储在Azure数据湖Gen2上的json文档导入Server数据库，但遇到以下错误。但是，当我从Server读取数据时，jdbc连接可以工作。
错误消息： The driver could not open a JDBC connection.
代码：
df = spark.read.format('json').load("wasbs://<file_system>@<storage-account-name>.blob.core.windows.net/empDir/data";)
val blobStorag
浏览 3提问于2020-08-21得票数 0
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DF().write
.format("com.databricks.spark.csv")
.save("filepath/selectedDataset.csv")
vs
scala.tools.nsc.io.File("/Users/saravana-6868/Desktop/hello.txt").writeAll("String"))
在上面的代码中，我使用dataframes和scala编写了一个文件。上面的代码有什么不同？
浏览 0提问于2018-07-04得票数 0
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1回答
在wwwroot/ config /config.json中具有外部配置的ASP.NET核心SPA
Config.json的内容：
{
"termsAndConditionsLink": "https://some-dev-url.with/legal/terms/"
}
当文件没有被ConfigMap覆盖时，它可以正常工作，并且我能够获得文件的全部内容。
curl https://dev-app.com/config/config.json
{
"termsAndConditionsLink": "https://some-de
浏览 2提问于2018-11-21得票数 1
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我正在尝试从BLOB读取JSON文件，并将该文件写入Azure队列。读取部分运行良好，但在写入时会抛出错误。
我已经尝试了要写入的队列文件夹的URL，作为.save()的参数。
下面是我的代码：
storage_account_name="mrktmabcdestaaue"
storage_account_access_key="myurl=="
file_location="wasbs://myfolder@mrktmabcdestaaue.blob.core.windows.net/input.json"
file_type="jso
浏览 0提问于2019-10-30得票数 2
使用火花2.4.4运行在纱线集群模式与火花FIFO调度器。
我使用一个线程池执行器向S3提交了多个火花数据数据操作(即向写入数据)，线程的数量是可变的。如果我有10个线程，这很好，但是如果我使用了数百个线程，就会出现死锁，没有根据Spark计划作业。
哪些因素控制了有多少作业可以同时调度？驱动程序资源(例如内存/核心)？其他火花配置设置？
编辑：
下面是我的代码简介
ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(nThreads);
ExecutorCompletionService<Void> ecs = new Exec
浏览 6提问于2020-02-05得票数 22
我有一个包含列id和几个字符串列的.csv文件。我想按id分组，然后将string_column1中的所有值写入一个文本文件(每个值在一个新行上)。最后，我希望文本文件的名称是“allstring”+id。我在Java中使用Apache Spark。
我尝试过使用groupBy("id").agg(collect_list("string_column1"))，但是我得到了“方法collect_list(String)对于类型Main是未定义的”。
我不知道如何使用id列中的不同值来命名文本文件。
import org.apache.log4j.Level;
i
浏览 2提问于2019-11-02得票数 0
1回答
我想使用Luigi工作流并行加载spark data frame中的多个文件，并将它们存储在字典中。一旦所有的文件都被加载，我希望能够从main中的字典中访问这些数据帧，然后进一步执行processing.This进程。当我运行Luigi时，一个运行Luigi的worker.if与多个工作人员一起运行Luigi时，此变量在main方法中为空。
任何建议都会有帮助。
import Luigi
from Luigi import LocalTarget
from pyspark import SQLContext
from src.etl.SparkA
浏览 9提问于2021-05-18得票数 1
考虑到我编写HDFS时使用的是apache spark，如下所示：
var df = spark.readStream
.format("kafka")
//.option("kafka.bootstrap.servers", "kafka1:19092")
.option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:29092")
.option("subscribe", "my_event")
.option("incl
浏览 5提问于2022-07-07得票数 0
我正在尝试将数据帧保存为本地驱动器中的CSV文件。但是，当我这样做时，我会生成一个文件夹，并在该分区文件中写入。是否有任何克服这一问题的建议？
My Requirement:获取代码中给出的具有实际名称的普通csv文件。
代码片段： dataframe.coalesce(1).write.mode("overwrite").format("com.databricks.spark.csv").option("header", "true").csv("E:/dataframe.csv")
浏览 0提问于2017-11-01得票数 2
我想使用Spark的JDBC从数据库中读取数据。我将使用200个执行者来读取数据。
我的问题是，如果我提供了200个执行器，那么它会创建到集中式数据库(JDBC)的200个连接，还是会从具有单个连接的驱动程序中获取数据？
浏览 1提问于2018-05-17得票数 2
1回答
我正在一个Scala + Spark项目中工作，在该项目中，我们将数据从文件加载到PostgreSQL中。它在独立模式下使用jdbc.write在本地运行良好，测试数据很小。
但是由于生产数据是巨大的，我想使用一个集群，每个执行者拥有多个工作人员和一个逻辑处理器核心。
考虑到这一点，我如何在集群中的所有可用核之间划分数据？
谢谢!
PS:使用Scala2.13.9和Spark3.3.0
浏览 4提问于2022-10-12得票数 1
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因此，我使用以下内容运行Linux：
一个外部驱动器直接插入USB3.0端口
带有两个HDD的外部驱动器区(每个可用插槽中有一个)
我有以下几点意见：
# Passport is the external drive connected directly
UUID=7e519cb9-3714-4426-932a-f4fc249037f0 /media/passport ext4 defaults,nofail 0 0
# Bullet is one of the drives in the external bay
UUID=6f7a7259-ecf1-437e-bf82-afc
浏览 0提问于2020-11-12得票数 1
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1回答
我需要一些建议来解决以下问题：
我和Cassandra有一个Spark集群。我需要编写一个spark作业(使用Scala)来从Cassandra中提取一些信息。我需要生成一个包含结果的文件，并将其放在另一台服务器上(那里没有Spark)。
我的问题是:最好的解决方案是什么? 1.在spark所在的服务器上生成文件，然后执行scp将其复制到我的目标服务器上? 2.有没有其他方法可以直接在我的目标服务器上生成文件？
谢谢。
浏览 16提问于2017-08-10得票数 0
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我是databricks的新手，所以请原谅我的无知。我有一个databricks notebook，它创建一个表来保存数据。我正在尝试使用另一个使用python的笔记本将数据输出到一个以竖线分隔的文件。如果我使用'Order By‘子句，每条记录都是在一个单独的文件中创建的。如果我在代码中省略了这个子句，我会得到一个文件，但它的顺序不正确
notebook中的代码如下
%python
try:
dfsql = spark.sql("select field_1, field_2, field_3, field_4, field_5, field_6, field_7,
浏览 0提问于2019-08-28得票数 1
1回答
我们正在使用Spark (使用PySpark)，我们在使用UbuntuServer14.04LTS虚拟机的VMware ESX5.5环境中遇到了问题，其Java版本为"1.8.0_45“。
运行一个简单的sc.parallelize(['2', '4']).collect()，结果如下：
15/07/28 10:11:42 INFO SparkContext: Starting job: collect at <stdin>:1
15/07/28 10:11:42 INFO DAGScheduler: Got job 0 (collect a
浏览 3提问于2015-07-28得票数 2
1回答
上下文:我有一个使用SQl查询的数据文件。在这个查询中，我使用spark上的熊猫保存到一个数据文件中。现在，经过一些转换后，我想将这个新的dataframe保存在给定数据库的新表上。
示例：
spark = SparkSession.builder.appName('transformation').getOrCreate()
df_final = spark.sql("SELECT * FROM table")
df_final = ps.DataFrame(df_final)
## Write Frame out as Table
spark_df_fina
浏览 13提问于2022-11-18得票数 0
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我有一个Dataproc集群来转换存储在GCS中的许多CSV文件，但当我将CSV写入GCS存储桶时，这需要花费太多时间，一个文件需要7小时(12个go)。 这是我用来读写CSV的代码： df = spark.read.options(delimiter='¤',header="true").csv('gs://'+bucket_name+'/'+file_name) df.write.format('csv').option("header","True").option('
浏览 16提问于2021-04-28得票数 1
回答已采纳
我需要使用docker运行一个外部应用程序。我使用以下代码来运行应用程序。
docker run --mount type=bind,source="$(pwd)"/PSORTb,target=/home/tdi/PSORTb/ --rm -ti "brinkmanlab/psortb_commandline:1.0.2" /usr/local/psortb/bin/psort -i /home/tdi/PSORTb/all_validated_effectors.fasta --negative
我使用mount指向本地输入文件，--negative是应用程序
浏览 0提问于2021-09-10得票数 2
因此，我试图使用dokcer编写实用程序来为web应用程序和数据库划分容器。
与包含docker-compose.yml文件的app目录一样，我在同一个目录中有package.json文件，因此它看起来如下(为了简洁起见，其余的文件已被屏蔽)：
- docker-compose.yml
- app/
- package.json
而码头的组成是相当基本的：
version: "3.7"
services:
app:
image: node:12-alpine
command: sh -c "yarn install &a
浏览 3提问于2022-02-22得票数 1
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在下面的场景中，我搞不懂Spark会建立多少到数据库的连接：
假设我有一个Spark程序，它只在一个具有一个执行器的工作节点上运行，一个数据帧中的分区数是10，我想将这个数据帧写入Teradata。由于并行度是10，但是executor只有1，那么在保存数据时会建立10个连接，还是只有1个连接？
浏览 3提问于2020-11-05得票数 1
1回答
我希望从一个不同的databricks实例连接到一个databricks实例中的一个增量湖。我已经从downloads 下载了sparksimba jar。当我使用以下代码时：
result = spark.read.format("jdbc").option('user', 'token').option('password', <password>).option('query', query).option("url", <url>).option('drive
浏览 0提问于2021-07-13得票数 1
1回答
目标:在一个大的、高延迟的数据存储中转换从30,000个表中收集的一组行：
DataFrameconvert 从每个带有spark.sql()的表中提取一行到单独的CSV文档中，其中包含列值的数组，将该文档写入文件服务器。
我解决这个问题的方法如下所示，而且有一半的效果。
对于数据存储中的每个表，将DataFramecollect中的spark.sql()行提取为，并使用以下方式提取每一列：
def getColumn(df: DataFrame, columnName: String): Seq[Option[String]] = {
df.select(columnName).
浏览 2提问于2019-11-22得票数 0
目前，我正在使用JDBC驱动程序将数据从MySQL数据库导入到spark中，使用以下命令：
dataframe_mysql = sqlctx
.read
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://<IP-ADDRESS>:3306/<DATABASE>")
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
.option("dbtable", "
浏览 4提问于2017-08-11得票数 3
1回答
当我试图在主机文件上挂载容器文件时，我正在使用docker，并且我有一种奇怪的行为。
docker run -v /var/tmp/foo.txt:/var/tmp/foo.txt myapp
上面的命令运行myapp容器，在/var/tmp目录中创建一个foo.txt文件到容器中。因为我需要在我的应用程序死后将这个文件保存在主机上，所以我创建了一个安装点。
我的问题是，我没有将foo.txt创建为主机上的文件，而是得到了一个名为"foo.txt“的空目录(里面什么都没有)。
但是，如果我在主机上创建了一个空文本文件foo.txt，如果我再次运行myapp，它就会像预期的那样工作。
浏览 3提问于2016-11-16得票数 1
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