我们使用Spark上的Redis缓存键值pairs.This是以下代码:
import com.redis.RedisClient
val r = new RedisClient("192.168.1.101", 6379)
val perhit = perhitFile.map(x => {
val arr = x.split(" ")
val readId = arr(0).toInt
val refId = arr(1).toInt
val start = arr(2).toInt
val end = arr(
val file = File.createTempFile("temp", ".avro")
val schema = new Schema.Parser().parse(st)
val datumWriter = new GenericDatumWriter[GenericData.Record](schema)
val dataFileWriter = new DataFileWriter[GenericData.Record](datumWriter)
dataFileWriter.create(schema , file)
rdd.foreach(r
我是Apache Spark的初学者。Spark的RDD API提供了像map、mapPartitions这样的转换函数。我可以理解,mapPartitions适用于RDD中的每个元素,但mapPartitions适用于每个分区,许多人都提到过,在我们想要创建/实例化对象的地方,map是理想的用法,并提供了如下示例:
val rddData = sc.textFile("sample.txt")
val res = rddData.mapPartitions(iterator => {
//Do object instantiation here
//Use
我还有一项任务要做。
用户在执行submit命令时提供一组配置文件的IP地址。
假设该数组如下所示:
val ips = Array(1,2,3,4,5)
数组中最多可以有100.000个值。
对于数组中的所有元素,我应该读取Cassandra的数据,执行一些计算并将数据插入Cassandra。
如果我这样做了:
ips.foreach(ip =>{
- read data from Casandra for specific "ip" // for each IP there is different amount of data to read (within the
我创建了一个DataFrame,如下所示:
val file = sc.textFile(FileName)
case class CreateDF(project:String, title:String, requests_num:Int, return_size:Int)
val df = file.map(line=>line.split(" ")).map(line=> CreateDF(line(0),line(1),line(2).toInt,line(3).toInt)).toDF()
+-------+--------------------+
我通过处理每个分区来处理流(将事件保存到HBase),然后将每个RDD中的最后一个事件从驱动程序压缩到接收方,这样接收器就可以依次将其压缩到源。
public class StreamProcessor {
final AckClient ackClient;
public StreamProcessor(AckClient ackClient) {
this.ackClient = ackClient;
}
public void process(final JavaReceiverInputDStream<Event> inputDStream)
我的spark任务是在运行时抛出不可序列化的任务。有没有人能告诉我,我到底做错了什么?
@Component("loader")
@Slf4j
public class LoaderSpark implements SparkJob {
private static final int MAX_VERSIONS = 1;
private final AppProperties props;
public LoaderSpark(
final AppProperties props
) {
th
我想要执行"execute“方法,所以为了避免对Spark的惰性计算,我想做一个动作(saveAsTextFile),如代码所示:
def execute(line1):
line = line1.split(',')
print('Hi')
session = driver.session()
#vérifions si les noeuds n'existent pas encore et si oui créons les
session.run("MERGE (n:Person {T
我正在尝试运行中给出的Spark / Python的Logistic回归示例,并且已经成功地使用了Spark1.6和Python2.7。
现在我必须将它移到Spark2.1和Python3.5( 3.6是不兼容的),我正在使用Ubuntu16.04中的木星笔记本
这段代码工作正常
# Evaluate the model on training data
labelsAndPreds = modelInput.map(lambda p: (p.label, LRmodel.predict(p.features)))
print(labelsAndPreds.count())
print(lab
在Spark1.3中,是否有一种从mapValues访问密钥的方法
特别是,如果我有
val y = x.groupBy(someKey)
val z = y.mapValues(someFun)
someFun能知道它目前正在运行的y键吗?
还是我必须这么做
val y = x.map(r => (someKey(r), r)).groupBy(_._1)
val z = y.mapValues{ case (k, r) => someFun(r, k) }
注意:我想使用mapValues而不是map的原因是为了保留分区。
我正在尝试运行来自的示例pyspark PCA代码
我在DataFrame上加载了5,000,000条记录,23,000个特征。运行PCA代码后,我得到了以下错误
Py4JJavaError: An error occurred while calling o908.fit.
: java.lang.OutOfMemoryError
at java.io.ByteArrayOutputStream.hugeCapacity(ByteArrayOutputStream.java:123)
at java.io.ByteArrayOutputStream.grow(ByteArra
我正在尝试通过spark将HDFS /tmp/chicago_test_load/chicago_crimes_01_present.csv中的芝加哥犯罪数据附加到Hortonworks Sandbox中的hive表中。
Last login: Mon Feb 18 06:27:47 2019 from 172.18.0.3
[maria_dev@sandbox-hdp ~]$ spark-shell
SPARK_MAJOR_VERSION is set to 2, using Spark2
Setting default log level to "WARN".
To adj
public class RDDExample {
public static void main(String[] args){
final JavaSparkContext sc = SparkSingleton.getContext();
Lemmatizer lemmatizer = new Lemmatizer();
List<String> dirtyTwits = Arrays.asList(
"Shipment of gold arrived in a tru