如何在java中打印Spark RDD中的最高值？
在Java中打印Spark RDD中的最高值，可以按照以下步骤进行：
- 导入必要的Spark依赖：
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;- 创建SparkConf对象并设置相关配置：
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("PrintMaxValue").setMaster("local");这里设置了应用程序名称为"PrintMaxValue"，并且指定了本地模式运行。
- 创建JavaSparkContext对象：
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);- 创建一个包含整数的RDD：
JavaRDD<Integer> rdd = sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5));这里使用parallelize方法将一个整数列表转换为RDD。
- 使用max方法获取RDD中的最高值：
int maxValue = rdd.max(new IntegerComparator());这里使用自定义的IntegerComparator类实现比较器，用于比较整数大小。
- 打印最高值：
System.out.println("最高值：" + maxValue);完整代码示例：
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import java.util.Arrays;
public class PrintMaxValue {
public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("PrintMaxValue").setMaster("local");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
JavaRDD<Integer> rdd = sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5));
int maxValue = rdd.max(new IntegerComparator());
System.out.println("最高值：" + maxValue);
sc.stop();
}
static class IntegerComparator implements Comparator<Integer>, Serializable {
@Override
public int compare(Integer a, Integer b) {
return a.compareTo(b);
}
}
}这个示例代码中，我们使用Spark的Java API来创建一个包含整数的RDD，并使用max方法获取RDD中的最高值。最后，我们使用System.out.println方法打印最高值。
推荐的腾讯云相关产品：腾讯云弹性MapReduce（EMR），是一种大数据处理和分析的云服务，可以方便地进行Spark等大数据框架的计算任务。详情请参考腾讯云EMR产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/emr
相关·内容
我遇到了在本地CSV文件中加载SBT的问题。基本上，我已经用Scala Eclipse编写了一个Spark程序，它读取以下文件：
val searches = sc.textFile("hdfs:///data/searches")
这在hdfs上工作得很好，但出于调试原因，我希望从本地目录加载此文件，我已将其设置为项目目录中。
因此，我尝试了以下几点：
val searches = sc.textFile("file:///data/searches")
val searches = sc.textFile("./data/searches")
浏览 0提问于2015-03-16得票数 5
回答已采纳
嗨，我正在使用从hive中获取数据。此代码在hadoop单节点集群中工作。但是，当我试图在hadoop多节点集群中使用它时，它会将错误抛出
org.apache.spark.SparkException: Detected yarn-cluster mode, but isn't running on a cluster. Deployment to YARN is not supported directly by SparkContext. Please use spark-submit.
注:我已使用主机作为本地单节点，纱线集群用于多节点.
这是我的java代码
SparkCo
浏览 0提问于2015-08-04得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在尝试让Tinkerpop3.0.1 Hadoop-Gremlin使用Tinkerpop3.0.1 Hadoop-Gremlin，遵循泰坦文档。我基本上是从下载页面下载了一个新的titan 1.0.0-hadoop1。
我几乎完全遵循文档，唯一的区别是我使用的是HBase支持的图，而不是文档中使用的Cassandra图。我确信我的'titan- HBase -cluster.properties‘文件没有错误，可以从HBase读取/写入，没有任何问题。
因此，遵循Titan文档，我在gremlin控制台中发出以下命令：
\,,,/
(o o)
-
浏览 2提问于2016-06-29得票数 2
1回答
我希望在用户设计的函数中使用位于另一个类中的方法，但它不起作用。
我有一个方法：
def traitementDataFrameEleve(sc:SparkSession, dfRedis:DataFrame, domainMail:String, dir:String):Boolean ={
def loginUDF = udf((sn: String, givenName:String) => {
LoginClass.GenerateloginPersone(sn,givenName,dfr)
})
dfEleve.
浏览 0提问于2017-04-25得票数 0
1回答
我是新来的火种，所以希望有人能帮忙。我试图读取存储在GCP桶上的拼板文件。该文件按日期进行分区，因此，例如bucket-name/year={}/month={}/day={}
对于给定的文件，我们有以下模式描述：
直到3月份，我们以前在浮动数据类型中使用x和y列。
3月份以来，这2列现在都是双数据类型的。
从我所看到的来看，吡火花在评估浮点数方面没有任何问题，而双数据类型是兼容的数据类型。(我在网上发现的类似的错误示例与数据类型不兼容有关，例如字符串和浮点数)，但是，如果我们试图读取该文件的所有可用数据，就会遇到这个奇怪的问题：
#i.e. read all the data
浏览 4提问于2021-06-09得票数 0
我是Spark的新手，我想知道除了下面这些选项之外，是否还有其他选项可以使用SparkR从RStudio中读取存储在hdfs中的数据，或者我是否正确使用它们。数据可以是任何类型(纯文本、csv、json、xml或任何包含关系表的数据库)和任何大小(1kb -几gb)。
我知道不应该再使用textFile(sc，path)了，但是除了read.df函数之外，还有其他方法可以读取这类数据吗？
以下代码使用read.df和jsonFile，但jsonFile生成错误：
Sys.setenv(SPARK_HOME = "C:\\Users\\--\\Downloads\\spark-1.5.0
浏览 6提问于2015-09-15得票数 5
1回答
从文件中读取图形
、、、
希望在我的Windows机器上运行一个GraphX示例，使用SparklyR安装Hadoop/Spark的SparklyR。首先可以从安装目录启动shell：
start C:\\Users\\eyeOfTheStorm\\AppData\\Local\\rstudio\\spark\\Cache\\spark-2.0.0-bin-hadoop2.7\\bin\\spark-shell
输出：
17/01/02 12:21:04 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... u
浏览 3提问于2017-01-02得票数 0
回答已采纳
我正在尝试用以下代码将csv读入pyspark控制台：
from pyspark.sql import SQLContext
import pyspark
sql_c = SQLContext(sc)
df = sql_c.read.csv('join_rows_no_prepended_new_line.csv')
然而，当我有144 get的空闲时，我在内存使用方面有一个很长的错误。此外，内存错误是在运行上述代码时立即发生的，因此我认为它实际上不是内存错误。我已经安装了java1.8、Spark2.4.0和python3.6。我也安装了scala，但我还没有深入研究它。我没
浏览 0提问于2019-01-29得票数 1
回答已采纳
我有pyspark，其尺寸为(28002528,21)，并试图使用以下代码行将其转换为熊猫数据：
pd_df=spark_df.toPandas()
我发现了一个错误：
第一部分
Py4JJavaError: An error occurred while calling o170.collectToPython.
: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 3 in stage 39.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 3.0
浏览 0提问于2019-02-25得票数 5
1回答
我想了解如何在Scala中实现相同方法。
def createDataFrame[A <: Product](data: Seq[A])(implicit evidence$3: reflect.runtime.universe.TypeTag[A]): org.apache.spark.sql.DataFrame
def createDataFrame(rdd: org.apache.spark.api.java.JavaRDD[_],beanClass: Class[_]): org.apache.spark.sql.DataFrame
def createDataFrame(row
浏览 0提问于2020-07-19得票数 0
回答已采纳
在控制台上
aws s3 cp s3://com.philadelphia-reflections.php/.htaccess htaccess
执行预期的操作:它下载文本文件
然而，在pyspark中，
sc.hadoopFile(path = 's3n://com.philadelphia-reflections.php/.htaccess',
conf = {
'fs.s3n.awsAccessKeyId': '...',
浏览 0提问于2017-05-24得票数 0
3回答
我的数据框架中有三列。在这第二和第三是布尔字段。我想过滤掉那些是真的值。我尝试过这个nn.filter(col("col3")===true).show，但是它说无效的列名"true“。我的密码有什么问题？有什么帮助吗？
我的密码：
scala> nn.printSchema
root
|-- ID: integer (nullable = true)
|-- col2: boolean (nullable = true)
|-- col3: boolean (nullable = true)
scala> nn.show
+---+-----+--
浏览 1提问于2019-05-26得票数 2
回答已采纳
我试图在Apache (v1.3.0)上做一些测试，我有一个简单的Java 8类：
public class WordCount {
private JavaSparkContext ctx;
private String inputFile, outputFile;
public WordCount(String inputFile, String outputFile) {
this.inputFile = inputFile;
this.outputFile = outputFile;
// Initialize S
浏览 6提问于2015-03-27得票数 0
回答已采纳
我在PyCharm中配置PyCharm有问题。我使用的是: Java 1.0_311，Python3.10.1，Spark-3.2.0bin-hadoop3.2。我遵循了本教程：
我的代码是：
from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local[*]").appName("SparkExamples.com").getOrCreate()
rdd=spark.sparkContext.parallelize([1,2,3,4,5,6])
print(rd
浏览 16提问于2022-01-07得票数 -1
1回答
它是本地的工作，而不是linux节点的工作。我用sbt组装做了一个胖罐子。
这是我的plugins.sbt
addSbtPlugin("com.eed3si9n" % "sbt-assembly" % "0.14.1")
addSbtPlugin("org.xerial.sbt" % "sbt-pack" % "0.7.7")
我试图通过databricks.spark包加载csv文件，但没有使用hdfs。这是我认为出现错误的部分原因。
val logFile = "/spark/data/
浏览 1提问于2016-03-22得票数 0
回答已采纳
斯派克，斯卡拉，我是新手。
我试图在这个数据集中执行三角计数：
做一个业余项目
这是我到目前为止编写的代码：
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.graphx.Edge
import org.apache.spark.graphx.Graph
import org.apache.spark.graphx.Graph.graphToGraphOps
import org.apache.spark.graphx
浏览 4提问于2016-10-31得票数 1
回答已采纳
2回答
我正在执行一个从AmazonS3中读写的Spark程序。我的问题是，如果我在本地模式(--master local6)执行，但是如果我在集群中执行(在其他机器中)，我的凭据就会出错：
org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 2 in stage 1.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 2.3 in stage 1.0 (TID 33, mmdev02.stratio.com): com.amazonaws.AmazonClient
浏览 6提问于2017-06-13得票数 0
我是新来的火花，我有一些问题，登记信息在一个文件。
问题如下：
我使用以下命令声明了avglens RDD：
var avglens = sc.textFile("C:/Program Files/spark-3.1.1-bin-hadoop2.7/README.md")
.flatMap(line => line.split(' '))
.map(word => (word(0), word.length))
.groupByKey()
.map(pair => (pair._1, pair._2.sum/pair._2.size.toDou
浏览 1提问于2021-06-17得票数 1
回答已采纳
我无法执行下面的代码。此代码尝试在SparkContext runJob()方法中使用SparkSession从配置单元表执行配置单元查询。
val lines = sparkSession.sparkContext.parallelize(Seq("hello world"),1)
sparkSession.sparkContext.runJob(lines, (t: TaskContext, it: Iterator[String]) => {
val conf = new SparkConf().setAppName("Testing")
val
浏览 4提问于2018-12-17得票数 1
我使用以下命令在本地模式下使用Spark2.0调用Pyspark：
pyspark --executor-memory 4g --driver-memory 4g
输入数据正在从tsv文件中读取，并且有580 Kx28列。我正在对dataframe做一些操作，然后我尝试将它导出到tsv文件中，我得到了这个错误。
df.coalesce(1).write.save("sample.tsv",format = "csv",header = 'true', delimiter = '\t')
任何关于如何消除这个错误的提示。我可以很容易
浏览 7提问于2016-08-15得票数 24
回答已采纳
我得到了几个Avro文件，它们是从java类A的对象生成的。使用spark-shell (Spark 1.4.0)，我可以使用spark-avro (2.0.1版)将这些文件读取到数据帧中。
val df = sqlContext.read.avro("file.avro")
只要spark shell不知道类A，就可以正常工作。如果我向shell添加一个jar，并发出相同的命令，我会得到以下异常：
A cannot be cast to org.apache.avro.generic.IndexedRecord
at org.apache.avro.generic.G
浏览 1提问于2015-09-10得票数 1
1回答
我正在将一个文件从FTP server读取到spark rdd，如下所示
val rdd = spark.sparkContext.textFile("ftp://anonymous:pwd@<hostname>/data.gz")
rdd.count
...
当我从我的本地机器(Mac)运行spark应用程序时，这实际上是有效的，但是当我试图从码头容器(运行在Mac中)运行相同的应用程序时，我会得到以下异常：
Exception in thread "main" org.apache.commons.net.ftp.FTPConnectionClo
浏览 5提问于2020-07-05得票数 1
回答已采纳
我有一个文本文件字符串，格式如下：
"1","1st",1,"Allen, Miss Elisabeth Walton",29.0000,"Southampton","St Louis, MO","B-5","24160 L221","2","female"
我想在逗号(，)处拆分字符串，但忽略双引号(“”)中的逗号(，)。我使用Spark、Scala和case类来创建数据帧。我尝试了下面的代码，但得到了一个错误：
val tit_rdd = td.m
浏览 0提问于2017-05-22得票数 0
1回答
这是我书中的示例代码：
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("spark://chetan-ThinkPad-
E470:7077").setAppName("FlatMap")
sc = SparkContext(conf=conf)
numbersRDD = sc.parallelize([1, 2, 3, 4])
actionRDD = numbersRDD.flatMap(lambda x: x + x).collect()
for val
浏览 3提问于2018-03-09得票数 1
回答已采纳
我想在不使用EMR集群的情况下运行本地Dynamodb spark作业，该作业从一些表中读取数据并将其写入到parquet / CSV文件中。我没有找到任何支持这一点的火花发电机连接器，也许你有什么想法？
我的代码示例：
import org.apache.hadoop.dynamodb.DynamoDBItemWritable
import org.apache.hadoop.dynamodb.read.DynamoDBInputFormat
import org.apache.hadoop.io.Text
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf
im
浏览 37提问于2018-09-05得票数 0
回答已采纳
在为CCO调用Apache Mahout的SimilarityAnalysis时，我得到了一个关于NegativeArraySizeException的致命异常。
我运行的代码如下所示：
val result = SimilarityAnalysis.cooccurrencesIDSs(myIndexedDataSet:Array[IndexedDataset],
randomSeed = 1234,
maxInterestingItemsPerThing = 3,
maxNumInteractions = 4)
我看到了以下错误和相应的堆栈跟踪：
17/0
浏览 28提问于2017-04-20得票数 1
当运行星星之火时，当每个定义的变量创建时，shell将打印出该变量的类型签名以及实例的toString。
我如何通过编程方式生成相同的签名，而无需使用shell (为了调试日志或stdout/stderr)而使用星火脚本或类？
示例代码运行于火花外壳(请参见下面的粗体输出)
代码：
val data = Array("one", "two", "three", "two", "three", "three")
val dataRdd = sc.parallelize(data)
val dataT
浏览 2提问于2017-04-24得票数 0
1回答
我有一个带有pandas.tslib.Timestamp类型时间戳列的熊猫数据。我看了一下“createDataFrame”()中的pyspark源代码，它们似乎将数据转换为numpy记录数组，并将其转换为列表：
data = [r.tolist() for r in data.to_records(index=False)]
但是，时间戳类型在此过程中转换为一个longs列表：
> df = pd.DataFrame(pd.date_range(start=datetime.datetime.now(),periods=5,freq='s'))
> df
0 20
浏览 2提问于2017-07-25得票数 5
我对星火和SparkR都是新手。我已经成功地安装了火花和SparkR。
当我试图用存储在HDFS中的csv文件建立Logistic回归模型时，我得到了“不正确的维度数”的错误。
我的守则是：
points <- cache(lapplyPartition(textFile(sc, "hdfs://localhost:54310/Henry/data.csv"), readPartition))
collect(points)
w <- runif(n=D, min = -1, max = 1)
cat("Initial w: ", w,
浏览 9提问于2014-09-26得票数 3
我正在尝试使用星火协同过滤实现推荐系统。
首先，我准备模型并保存到磁盘：
MatrixFactorizationModel model = trainModel(inputDataRdd);
model.save(jsc.sc(), "/op/tc/model/");
当我使用单独的进程加载模型时，程序会失败，例外情况如下：
代码：
static JavaSparkContext jsc ;
private static Options options;
static{
SparkConf conf = new SparkConf().
浏览 1提问于2016-08-17得票数 1
回答已采纳
我试图通过foreachpartition将结果添加到mysql中，但得到错误org.apache.spark.SparkException: Task not serializable java。
公共类插入实现Serializable{
transient static JavaSparkContext spc;
public static void main(String gg[])
{
Map<String, String> options = new HashMap<String, String>();
options.put("
浏览 7提问于2016-09-20得票数 2
我定义了以下case类，我想使用xstream以xml格式打印出ClientData。
case class Address(addressLine1: String,
addressLine2: String,
city: String,
provinceCode: String,
country: String,
addressTypeDesc: String) extends Serializable
浏览 11提问于2016-09-13得票数 2
回答已采纳
1回答
有没有办法连接Spark和Neo4j而不使用Spark shell？我已经尝试了Conf，并在Neo4jREST文件中找到了一些东西，但我没有看到任何驱动程序/连接器可以在两个程序之间建立连接，以便我可以从我的代码中进行查询。
编辑:这是我遇到的错误。
ERROR Executor: Exception in task 0.0 in stage 0.0 (TID 0)
org.neo4j.driver.v1.exceptions.ClientException: Unsupported authentication token, scheme='none' only allow
浏览 6提问于2018-07-27得票数 0
我使用下面的自定义接收器来使用Scala中Rabbitmq中的数据。
import org.apache.spark.streaming.rabbitmq.RabbitMQUtils
import java.io.{BufferedReader, InputStreamReader}
import java.net.Socket
import java.nio.charset.StandardCharsets
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
imp
浏览 11提问于2022-01-06得票数 0
在的例子中
// Perform word count.
val wordCounts = (tableData
.map(entry => convertToTuple(entry._2))
.reduceByKey(_ + _))
// Write data back into a new BigQuery table.
// IndirectBigQueryOutputFormat discards keys, so set key to null.
(wordCounts
.map(pair => (null, convertToJson(pai
浏览 2提问于2017-10-07得票数 1
任何人都能解释rdd的存储级别是如何工作的.
当我使用具有存储级别的持久化方法(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_2())时，我得到了堆内存错误，但是当我使用缓存方法时，我的代码工作得很好。
按照spark文档缓存，使用默认存储级别(MEMORY_ONLY)持久化RDD。
我的代码，在那里我得到堆错误
JavaRDD<String> rawData = sparkContext
.textFile(inputFile.getAbsolutePath())
.setName(
浏览 3提问于2015-05-06得票数 3
回答已采纳
我正在查询一个CosmosDb集合，并且能够打印结果。当我试图将结果存储到一个火花DataFrame时，它就失败了。
以该网站为例：
遵循上述链接中的准确步骤。另外，尝试下面的方法
df = spark.createDataFrame(dataset)
这会引发此错误：
ValueError:某些类型在推断后无法确定
ValueError回溯(最近一次调用)
在()
25打印(数据集)
26
-> 27 df =spark.createDataFrame(数据集)
28 df.show()
29 /databricks/spark/python/pyspark/sql/sessio
浏览 2提问于2019-05-01得票数 1
我正试图将基于代码的jar打包到databricks笔记本中。
下面一行在databricks中工作，但在scala代码中抛出了一个错误：
import com.databricks.dbutils_v1.DBUtilsHolder.dbutils
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("myApp")
.master("local")
.enableHiveSupp
浏览 7提问于2021-10-26得票数 2
我正在使用maven阴影插件来构建优步jar，将其作为作业提交给google dataproc集群。Google已经在集群上安装了ApacheSpark2.0.2ApacheHadoop2.7.3。
Apache 2.0.2使用14.0.1的com.google.guava，ApacheHadoop2.7.3使用11.0.2，这两者都应该在类路径中。
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-shad
浏览 3提问于2017-05-11得票数 3
回答已采纳
它给了我java.lang.ClassCastException：[Ljava.util.UUID；不能投给[Ljava.lang.String；
我的工作是从一个包含PostgreSQL类型列的user_ids uuid[]表中读取数据，所以当我试图保存user_ids uuid[]上的数据时，会得到上面的错误。
但是，在Cassandra上创建相同的表很好！user_ids list<text>。
我无法更改源表的类型，因为我正在读取遗留系统中的数据。
我一直在看日志上打印的点，在org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.J
浏览 1提问于2017-09-26得票数 0
嘿，我是一个全新的火花，最近建立了一个星星之火独立集群，很少有笔记本电脑。
我的本地ftp服务器上有一个名为new.txt的文件，名为"PySpark可以从Hadoop支持的任何存储源创建分布式数据集，包括本地文件系统、HDFS、Cassandra、HBase、S3等“()。
在独立集群模式下，我通过以下操作打开了吡火花交互式shell：
$ MASTER=spark://IP:PORT ./bin/pyspark
然后执行指南中的示例命令。
>>> ff= sc.textFile("ftp://192.168.125.124/new.txt")
&
浏览 4提问于2016-05-16得票数 2
回答已采纳
1回答
Spark流不会持久化信息
、、、、
我已经创建了一个类似于wordcount的Spark流脚本。优点是，我希望将所有信息存储在一个集合(addedRDD)中，但过了一段时间后，由于块消失了，一个异常被启动。有没有办法将这个累积的RDD保存在内存中？
import org.apache.spark._
import org.apache.spark.streaming._
import scala.collection.mutable
import org.apache.spark.rdd.RDD
val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(5))
val lines = ssc.soc
浏览 2提问于2017-10-26得票数 0
我有一个包含字符串数组的DataFrame列。我尝试过创建一个udf并使用numpy进行置换(unit是列名)：
def permute(row):
return np.random.permutation(row)
udfPermute = udf(permute, ArrayType(StringType()))
print(units.withColumn("shuffled", udfPermute("unit")).head(5))
Py4JJavaError: An error occurred while calling o4246.
浏览 1提问于2017-04-03得票数 0
这个问题已经被问到了Scala的，但它对我没有帮助，因为我正在使用Java API。我真的把所有的东西和厨房的水槽都扔进去了，所以这是我的方法：
List<String> sourceClasses = new ArrayList<String>();
//Add elements
List<String> targetClasses = new ArrayList<String>();
//Add elements
dataset = dataset.withColumn("Transformer", callUDF(
浏览 40提问于2019-11-25得票数 1
回答已采纳
对于吡火花中的DataFrame，如果使用F.lit(1) (或任何其他值)初始化列，则将其赋值给pandas_udf内部的一些值(在本例中使用shift()，但可能发生在任何其他函数)，这将导致“值在索引上为空”错误。
有人能提供一些提示，为什么会发生这种情况？是火星雨里的虫子吗？
请参阅下面的代码和错误。
spark = SparkSession.builder.appName('test').getOrCreate()
df = spark.createDataFrame([Row(id=1, name='a', c=3),
Row(id=2, name=
浏览 0提问于2019-07-22得票数 4
回答已采纳
我想做一个简单的Spark代码，它读取一个名为u.data的文件，该文件包含电影分级，创建一个Dataset of Rows，然后打印数据集的第一行。
我的前提是将文件读取到JavaRDD，并根据ratingsObject映射RDD (对象有两个参数，movieID和rating)。所以我只想打印这个数据集中的第一行。
我使用Java语言和Spark。
public static void main(String[] args){
App obj = new App();
SparkSession spark = SparkSession.builder().appName(&
浏览 0提问于2018-07-31得票数 4
回答已采纳
我正在使用spark cosmosdb连接器将数据批量写入cosmosdb容器。因为这是批量上载/写入，并且有读取操作在同一时间发生。我想通过spark连接器限制写操作使用的RU。根据连接器的wiki，我发现配置WriteThroughputBudget可以用来限制写RU的消耗。
根据维基，WriteThroughputBudget是一个整数值，定义了某个Spark作业中的摄取操作不应超过的RU预算。
我尝试在write dataframe中使用option设置此配置，如下所示
inputDataset.write.mode(SaveMode.Overwrite).format("co
浏览 1提问于2020-12-03得票数 0
我执行了用Java编写的简单代码，这些代码来自指南：
public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application").setMaster("local[4]");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
Accumulator<Integer> counter = sc.accumulator(0
浏览 0提问于2016-04-08得票数 4
回答已采纳
我正在尝试加载存储在hadoop中的拼花文件。
这是我的桌子：
name type
----------------
ID BIGINT
point SMALLINT
check TINYINT
我要执行的是：
df = sqlContext.read.parquet('path')
我得到了一个错误：
Caused by: org.apache.spark.sql.AnalysisException: Parquet type not supported: INT32 (UINT_8);
at org.apache.spark.sql.executio
浏览 5提问于2020-10-16得票数 5
回答已采纳
1回答
在查看了星星之火/示例目录中的kmeans示例之后，我尝试在一组纬度和经度数据上进行K-意思聚类。我已经将.csv数据导入到spark (~1M行)中，并试图将数据读取作为我的k-means模型的输入，但是我一直得到一个错误。
我的星星之火看起来像：
ID col1 col2 Latitude Longitude
ford ... ... 22.2 13.5
landrover ... ...
浏览 3提问于2017-07-05得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
