我想尝试Spark中的聚合器,但我似乎无法让它们同时使用select函数和groupBy/agg函数(就我目前的实现而言,agg函数无法编译)。我的聚合器写在下面,应该是不言自明的。
import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator
import org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders}
/** Stores the number of true counts (tc) and false counts (fc) */
case class Counts(var tc: Long, var fc: L
基本上,我正在执行'groupbyKey‘和'mapGroups’转换的火花数据。'mapGroups‘将产生DatasetU,这需要一个'U’类型的编码器。我正在将每组值转换为ListRow类型,因为我必须传递一个编码器。我能够通过它的模式创建'Row‘类型的编码器,但是不知道如何为'ListRow’数据类型创建编码器。
import sqlContext.implicits._
import org.apache.spark.sql._
import org.apache.spark.sql.catalyst.encoders._
val g
我知道这个问题以前在这里发布过,但答案对我的情况并不满意。 How to use the agg method of Spark KeyValueGroupedDataset? 实际上,这里发布的问题与给定的内容不一致,因为它围绕的是数据集及其组()函数,而不是KeyValueGroupedDataset。 我正在尝试使用case类并保持类型安全。因此,在上面的例子中,答案不是类型安全的,而是在Dataframe上使用SQL语句,而Dataframe很容易被给定的列名识别为字符串参数。 我在这里尝试实现的是: val r = dsResult1.groupByKey(r =>
我玩星火的时候得到了这个例外。
线程"main“org.apache.spark.sql.AnalysisException中的异常:不能将强制转换的price从string提升到int,因为它可能截断目标对象的类型路径:- field (class:"scala.Int",name:”scala.Int“)- root类:"org.spark.code.executable.Main.Record”--您可以在输入数据中添加显式强制转换,或者在目标对象中选择更高精度的字段类型;
如何解决这一问题?这是代码
object Main {
case cl
我正在使用Spark 2.3结构化流媒体,并尝试使用“lag”功能。但是,看起来在结构化流中不支持lag。
val output = spark.sql("SELECT temperature, time, lag(temperature, 1) OVER (ORDER BY time) AS PrevTemp FROM InputTable")
获取此错误:
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Non-time-based windows are not supported on streaming DataFrames/Datas
我需要在Spark SQL中传递参数。例如,我有以下查询作为Val时间戳=spark.sql("select timestamp from tablea "),现在,我有另一个查询要在where类Spark.sql中传递这个时间戳(s“select timestamp from tableb where timestamp = '$timestamp‘")。
但是上面的查询返回不匹配的表达式错误。有没有人能提个解决方案
嗨,我在纱线上运行火花时遇到了下面的问题
22/11/11 04:46:35 INFO storage.ShuffleBlockFetcherIterator: Started 119 remote fetches in 75 ms
22/11/11 04:46:35 INFO storage.ShuffleBlockFetcherIterator: Getting 530 (3.5 GiB) non-empty blocks including 0 (0.0 B) local and 0 (0.0 B) host-local and 530 (3.5 GiB) remote blocks
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GroupBy vs ReduceBy: GroupBy是不是很糟糕?如果GroupByKey是那么糟糕,并且它产生的输出与ReduceByKey相同,那么为什么spark要创建这个函数?GroupByKey应该有一个用例,它消耗更多的网络带宽和更多的混洗,但在某些情况下仍然比ReduceBy和AggregateBy有用。如果一点用处都没有,那么这个函数应该在即将发布的版本中从Spark中删除。
我正在运行以下代码(星火版本3.0.1)
case class PubData(publisher_id:Int, country:String, platform:String)
case class PubRes(publisher_id:Int, status:String)
import spark.sqlContext.implicits._
val ds = obSpark.spark.table(tbl)
.select("publisher_id", "country", "platform")
.as[PubData
我正在运行本地的spark 2.4.0实例
我想要执行SQL查询和Hive。
以前,在Spark1.x.x.中,我使用了HiveContext:
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
val hc = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
val hivequery = hc.sql(“show databases”)
但是现在我看到HiveContext被废弃了:。在HiveContext.sql()代码中,我看到它现在只是SparkSession.sql()上的一个包装器。建议是在en