Spark SQL拆分与句点(.)
Spark SQL是Apache Spark中的一个模块，用于处理结构化数据。它提供了一种用于查询结构化数据的统一接口，支持SQL查询、DataFrame和DataSet API。
拆分与句点(.)是Spark SQL中的一个特性，用于访问嵌套结构中的字段。当数据集中的某个字段是一个复杂类型（如结构体、数组或映射）时，可以使用句点(.)来访问该字段的子字段。
拆分与句点(.)的语法如下：
<表达式>.<字段名>其中，表达式可以是列名、结构体字段、数组索引或映射键。通过使用句点(.)，可以方便地访问嵌套结构中的字段。
例如，假设有一个名为"employees"的DataFrame，其中包含一个名为"address"的结构体字段，结构体中包含"city"和"state"两个子字段。可以使用拆分与句点(.)来访问这些字段：
employees.select("address.city", "address.state")拆分与句点(.)的优势在于简化了对嵌套结构字段的访问，使得查询和数据处理更加方便和灵活。
Spark SQL的应用场景包括数据分析、数据挖掘、机器学习等领域。通过使用Spark SQL，可以使用SQL语言和DataFrame/DataSet API来处理和分析大规模的结构化数据。
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1回答
因此，我试图运行作业，该作业只需使用spark运行对cassandra的查询，作业就可以很好地提交，作业也可以正常启动。这段代码在没有通过Sparkj观察者运行时工作(简单地使用submit)。有人能告诉我，我的作业代码或配置文件有什么问题，导致了下面的错误？
{
"status": "ERROR",
"ERROR": {
"errorClass": "java.util.concurrent.ExecutionException",
"cause": "Failed
浏览 0提问于2015-06-15得票数 0
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1回答
我有一个Elasticsearch索引，它有接近3.2亿个文档，其大小为68 GB，它被划分为5个碎片。
我想要的是阅读整个索引从星火转换为拼花格式。但是，数据太大，无法容纳内存，因此出现以下异常：
ERROR NetworkClient: Node [127.0.0.1:9200] failed (Read timed out); no other nodes left - aborting...
ERROR Utils: Aborting task
org.elasticsearch.hadoop.rest.EsHadoopNoNodesLeftException: Connection
浏览 0提问于2017-11-23得票数 1
1回答
得到这个问题与斯帕克2.3。
我在Cloudera集群上运行这个任务，它有7个节点: 64 GB ram，每个16核
相关conf：--conf spark.executor.memoryOverhead=5G --executor-memory 30G --num-executors 15 --executor-cores 5
火花执行器会引发错误：
java.lang.OutOfMemoryError: Requested array size exceeds VM limit
at java.lang.StringCoding.encode(StringCoding.java:350)
浏览 1提问于2018-07-18得票数 0
我用下面的代码得到了我的spark数据帧
scala> val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
scala> import sqlContext.implicits._
scala> case class Wiki(project: String, title: String, count: Int, byte_size: String)
scala> val data = sc.textFile("s3n://+++/").map(_.split(" ")).
浏览 1提问于2015-10-15得票数 0
1回答
我在文件test.sql中有一个Spark查询-
CREATE GLOBAL TEMPORARY VIEW VIEW_1 AS select a,b from abc
CREATE GLOBAL TEMPORARY VIEW VIEW_2 AS select a,b from VIEW_1
select * from VIEW_2
现在，我启动我的火花壳，然后试着这样执行-
val sql = scala.io.Source.fromFile("test.sql").mkString
spark.sql(sql).show
如果出现以下错误，这将失败-
org.apache
浏览 0提问于2018-03-10得票数 0
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在Spark sql中，我使用Python，并尝试处理以下SQL的输出RDD。这是一个推文列表。我需要拆分单词并提取@，但是当使用map并尝试按空格拆分时，我得到了下面提到的异常消息
words.tw = sqlContext.sql("SELECT text FROM tweet where text like '%@%'")
tweetrdd = tw.rdd.map(lambda line: line.split(" "))
tweetrdd.collect()
ERROR executor.Executor: Exception i
浏览 1提问于2016-11-17得票数 2
当我在创建关于200+列的30+列上进行功能工程时，我得到了一个错误。这不是作业失败，但显示了错误。我想知道怎样才能避免这种情况。
Spark - 2.3.1 Python - 3.6
群集配置-1主机- 32 GB RAM，16核，4从- 16 GB RAM，8核
输入数据-8分区拼图文件与快速压缩。
我的火花-提交->
spark-submit --master spark://192.168.60.20:7077 --num-executors 4 --executor-cores 5 --executor-memory 10G --driver-cores 5 --driver-
浏览 7提问于2018-06-17得票数 18
我有一个复杂的嵌套json数据文件，如下所示，我试图使用这些数据并将其转换为
按下课
case class DeviceData (id: Int, device: String)
其中id =0和
device = "{""device_id"": 0, ""device_type"": ""sensor-ipad"",""battery"":[{""type"": ""electrical""
浏览 3提问于2020-03-13得票数 1
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我有一个包含句点的字段的DataFrame。当我试图对它们使用select()时，星火无法解决它们，很可能是因为‘。用于访问嵌套字段。
以下是错误：
enrichData.select(" google.com ") org.apache.spark.sql.AnalysisException:无法解析给定的输入列google.com、yahoo.com、.
有办法访问这些列吗？或者一种更改列名的简单方法(因为我无法选择它们，我如何更改列名？)
浏览 2提问于2015-05-20得票数 1
我在使用spark_apply的Spark中遇到了GC开销超过限制错误。以下是我的规格：
sparklyr v0.6.2 Spark v2.1.0 4个工作进程，具有8个内核和29G内存
closure get_dates一次从Cassandra拉取一行数据。总共大约有200k行。这个过程运行了大约一个半小时，然后出现了这个内存错误。
我已经用spark.driver.memory做了实验，它应该会增加堆的大小，但它不起作用。
有什么想法吗？下面的用法
> config <- spark_config()
> config$spark.executor.cores = 1 #
浏览 3提问于2018-03-10得票数 1
1回答
我运行spark 2.0.1，只在查询时遇到问题：
从原始rdd创建rdd行
从rdd创建模式
创建数据
我又测试了一遍：
case class Person(name: String, age: Long)
val peopleDF = sparkSession.sparkContext
.textFile("/home/raja/scala_code/text2.dat")
.map(_.split("|"))
.map(attributes => Person(attributes(0), attributes(1)
浏览 3提问于2016-11-16得票数 0
我正在尝试通过spark将HDFS /tmp/chicago_test_load/chicago_crimes_01_present.csv中的芝加哥犯罪数据附加到Hortonworks Sandbox中的hive表中。
Last login: Mon Feb 18 06:27:47 2019 from 172.18.0.3
[maria_dev@sandbox-hdp ~]$ spark-shell
SPARK_MAJOR_VERSION is set to 2, using Spark2
Setting default log level to "WARN".
To adj
浏览 0提问于2019-02-19得票数 0
我很难与PySpark合作。我正在尝试读取csv文件，并做一次热编码(目前)。
我得到一个跨越2页的错误。
下面给出我的示例代码：
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.types import *
from pyspark import SparkContext
from pyspark.ml.feature import OneHotEncoder, StringIndexer
sqlContext = SQLContext(sc)
shirtsize = sc.textFile("shirt_sizes.*
浏览 7提问于2017-10-13得票数 0
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当我从一个文件夹中读取多个多行JSON文件时，我收到一条Py4JJavaError消息。在从这些文件中推断模式时，Spark似乎在苦苦挣扎。
我试图减少要读取的文件数量，因为它必须从数千个JSON文件中推断，但似乎不起作用。
def get_user_details_schema(url):
df = sqlContext.read.json(url, multiLine=True)
return df.schema
这是我得到的信息：
Py4JJavaError Traceback (most recent call last
浏览 0提问于2019-10-17得票数 0
我正在尝试使用spark读取一个gzip (.gz扩展名) avro文件，但是我得到了下面的错误。我从文档中看到，spark应该能够在没有任何额外转换的情况下读取.gz文件(可能是针对csv/文本文件)。 我尝试运行下面的命令，但它给出了错误： df= spark.read.format("com.databricks.spark.avro").load("/user/data/test1.avro.gz") 错误： Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line
浏览 44提问于2021-01-26得票数 0
创建了具有以下方案的数据集 org.apache.spark.sql.Dataset[Records] = [value: string, RowNo: int] 这里的value字段是固定长度的位置，我想将它转换为单独的列，并使用自定义函数添加RowNo作为最后一列。 def ReadFixWidthFileWithRDD(SrcFileType:String, rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, String)], inputFileLength: Int = 6): DataFrame = {
val postapendSchemaR
浏览 13提问于2021-06-25得票数 0
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当我使用spark读取数据文件时，它默认为一个分区。一旦我设置了属性("spark.sql.files.maxPartitionBytes"，"1000")，它就会根据字节正确地分区。
但是，如果我给出的多行为真，它似乎不起作用。
Test.csv大约有50 is
spark.sqlcontext.conf.set("spark.sql.files.maxPartitionBytes" , "1000")
val df = spark.sqlContext.read.format("csv").option(
浏览 0提问于2019-09-13得票数 0
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我使用的是spark 1.6。我需要为dataframe中的一列找到多个百分位数。我的数据非常庞大，至少有1000万条记录。我尝试使用配置单元上下文，如下所示
hivecontext.sql("select percentile_approx(col,0.25),percentile_approx(col,0.5) from table")
但是这种方法非常慢，而且需要大量的时间。我听说过approxQuantile，但似乎它在spark 2.x中可用。在spark 1.6中，是否有使用spark dataframe的替代方法来提高性能。
我看到了另一种使用hive UDAF的
浏览 14提问于2019-10-31得票数 0
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1回答
我正在尝试使用火花GraphX使用Cloudera 5.7从这个网站：
我所做的步骤: 1)打开终端2)运行spark-shell 3)运行import org.apache.spark.graphx._
当我提交此代码时，会得到以下错误：
scala> import org.apache.spark.graphx_
<console>:25: error: object graphx_ is not a member of package org.apache.spark
import org.apache.spark.graphx_
有人知道我错过了什么
浏览 2提问于2016-08-22得票数 0
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我有一个数据帧，我希望根据现有的日期列按年、月和日进行分区。最后，我想把分区的csv写到某个目录中。 但是在写入目录时，当我调用partionBy()函数时，它会抛出下一个异常。当使用coalesce()时，我可以像预期的那样写入目录。 以下是pyspark版本2.3的代码片段 import pyspark.sql.functions as func
df1 = flights.select("airlines","date")\
.withColumn('year' , func.year(flight
浏览 32提问于2019-03-02得票数 1
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我在齐柏林飞艇中有一个问题，当我试图在我创建的(数据帧)临时表上执行SQL操作时，我总是得到一个IndexOutOfBounds错误。
下面是我的代码：
import org.apache.commons.io.IOUtils
import java.net.URL
import java.nio.charset.Charset
import org.apache.spark.sql.SparkSession
//import sqlContext._
val realdata = sc.textFile("/root/application.txt")
case clas
浏览 16提问于2017-07-19得票数 0
2回答
将数据写入hdfs失败
、、、
我有下面的代码，以创建2个文件从电火花数据框架。第一次成功执行。第二行失败时出错。有人能帮我找出根本原因吗？
df_Test_cases.write.format("csv").mode('overwrite').save("hdfs://hd0/data/sample.db/test_result_tc/result.csv") # no issues
df_summary.write.format("csv").mode('overwrite').save("hdfs://hd0/data/sample
浏览 0提问于2018-10-11得票数 2
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2回答
如果我在val中声明一列，如下所示：
import org.apache.spark.sql.functions._
val col: org.apache.spark.sql.Column = count("*").as("col_name")
col是org.apache.spark.sql.Column型的。是否有访问其名称("col_name")的方法？类似于：
col.getName() // returns "col_name"
在本例中，col.toString返回"count(1) AS col_name&
浏览 2提问于2020-07-08得票数 0
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如何解析嵌套列表中的JSON字符串以激发pyspark中的数据帧？
输入数据框架：
+-------------+-----------------------------------------------+
|url |json |
+-------------+-----------------------------------------------+
|https://url.a|[[1572393600000, 1.000],[1572480000000, 1.007]]|
|h
浏览 1提问于2021-02-08得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在使用Spark Scala和Play框架，我有一个这样的seq
//a sequence of Book objects
val books:[Seq[Book]]
我用json文件中的format方法填充：
implicit val bookFormat: Format[Libri] = {
((JsPath \ "City").format[String] and
(JsPath \ "GEN").format[Int] and
(JsPath \ "SER").format[Int]
) (Lib
浏览 0提问于2016-10-19得票数 3
我有一个名为pres2的org.apache.spark.sql.DataFrame (大约1000行，在运行Spark 2.1.0的AWS3节点EMR集群(v5.3.1)上生成)，如下所示：
+-------------------+--------------------+----------+
| CreatedAt| tweet|prediction|
+-------------------+--------------------+----------+
|2015-10-12 20:58:52|This Saturday is ...
浏览 2提问于2017-03-11得票数 9
回答已采纳
在使用TIDB通过Spark连接到mysql-connector-java 5.1.6 connector时获取以下错误。
请注意，我使用并行连接选项创建了jdbc连接，其中我们指定了列名、下限、上限和分区数。
Spark然后将其分解为(分区数目)查询，将列名的下限和上界划分为相同的大小。
java.sql.SQLException: other error: request outdated.
at com.mysql.jdbc.SQLError.createSQLException(SQLError.java:1055)
at com.mysql.jdbc.SQLError.createS
浏览 2提问于2018-10-05得票数 0
回答已采纳
我正在尝试构建工作，但其中一个阶段间歇性地失败，并出现以下错误： Could not execute broadcast in 300 secs. You can increase the timeout for broadcasts via spark.sql.broadcastTimeout or disable broadcast join by setting spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold to -1 我应该如何处理这个错误？
浏览 1246提问于2020-09-19得票数 0
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5回答
因此，我只有一个拼花文件，我正在读取与Spark (使用SQL材料)，我希望它被处理100个分区。我尝试将spark.default.parallelism设置为100，我们还尝试将拼板的压缩更改为none (从gzip)。不管我们做什么，火花作业的第一阶段只有一个分区(一旦发生洗牌，就会被重新划分为100，很明显，事情要快得多)。
现在，根据一些消息来源(如以下所示)，拼花应该是可分割的(即使使用gzip!)，所以我非常困惑，希望得到一些建议。
我使用的是Spark1.0.0，显然spark.sql.shuffle.partitions的默认值是200，所以不可能是那样的。事实上，并行性的
浏览 5提问于2014-11-28得票数 19
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1回答
我有一个非常大的HIVE查询，它将被迁移到spark。
是否可以通过对查询进行分割来节省性能？
合并：
Dataset<Row> sqlDF = spark.sql("select c.name from order o join customer c on o.orderID=c.orderID where o.productPrice > 100");
与之相比：
Dataset<Row> order = spark.sql("select o.orderID from order where where o.productPrice
浏览 0提问于2018-12-24得票数 3
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我是菲尼克斯、HBase和Python的初学者，我正在编写一个小型POC，它使用Pyspark从HBase DB中检索一些使用菲尼克斯的基本信息。
这是我的代码片段。
query = 'select count(PK) from A_Model.TableA'
jdbc_url = 'jdbc:phoenix:..xxx/hbase-secure'
df_records = sparkConfig.getSqlContext().read.format('jdbc')\
.options(driver='
浏览 2提问于2018-01-29得票数 1
回答已采纳
我有一个使用Spark的任务，原始数据是：
+---------+---------+--------------------+--------+------------+---------+----------+--------------+
|InvoiceNo|StockCode| Description|Quantity| InvoiceDate|UnitPrice|CustomerID| Country|
+---------+---------+--------------------+--------+------------+---------+--
浏览 3提问于2021-12-02得票数 0
回答已采纳
1回答
在我的星火作业中，我使用的是火花3.x、java8和Delta1.0.0，即_2.12_ 1.0.0。数据被持久化在AWS的S3路径中，其格式是“增量”式的。
下面是我在火花工作中使用的的详细信息。
spark-submit.sh
export SPARK_HOME=/local/apps/pkg/spark-3.0.2-bin-hadoop2.9.1-custom
--packages org.apache.spark:spark-sql_2.12:3.0.2,io.delta:delta-core_2.12:1.0.0
pom.xml
<spark.version>3.0.2
浏览 10提问于2022-10-12得票数 0
我试图加入两个蜂箱桌，欧米茄和卡，如下：
表omega：
+------+--------+-------+-----+-----+
|pid |enventid|card_id|count|name |
+------+--------+-------+-----+-----+
|111111|"sk" |"pro" |2 |"aaa"|
|222222|"sk" |"pro" |2 |"ddd"|
+------+--------+-------+-----+--
浏览 0提问于2018-04-01得票数 0
回答已采纳
1回答
我是这个领域的新手。我正在尝试将数据从spark推送到phoenix。数据的大小超过100万。spark作业在10万条记录的情况下运行良好，但当记录数超过100万条时就会卡住。我正在从hive加载数据 val hive_data = spark.sql(query) 把它推向凤凰城 hive_data.write.format("org.apache.phoenix.spark").mode(SaveMode.Overwrite).options(collection.immutable.Map(
"zkUrl" -> zkUrl,
浏览 26提问于2021-06-26得票数 0
1回答
我使用aws glue来转换dynamodb表中的数据。我能够获取数据并使用pyspark逻辑进行转换。但是当我尝试将文件写入json格式时，我得到了一个无效的json格式.。在转换这个json文件时需要帮助。
代码：
import sys
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from pyspark import
浏览 10提问于2020-05-19得票数 0
我正在使用pandas_udf在我的spark集群上应用机器学习模型，并且对预定义通过箭头发送到UDF的最小记录数很感兴趣。 我按照databricks教程学习了大部分的UDF...https://docs.databricks.com/applications/deep-learning/inference/resnet-model-inference-tensorflow.html 在本教程中，我将spark会议设置为具有最大批量大小和启用箭头。我可以很容易地设置最大批处理大小，但是我想知道是否有类似的方法来设置UDF将处理的最小批处理大小？ spark = SparkSession.b
浏览 14提问于2019-05-22得票数 3
1回答
火花会话目录故障
、、、、
我正在批量从Cassandra数据库读取数据&也在使用Scala从Azure EventHubs中读取数据。
session.read
.format("org.apache.spark.sql.cassandra")
.option("keyspace", keyspace)
.option("table", table)
.option("pushdown", pushdown)
.load()
&
session.readStream
.format("eventhubs
浏览 0提问于2019-07-20得票数 0
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1回答
我正在使用的spark版本是2.0+，我所要做的就是将一个管道(|)分隔的值文件读取到一个Dataframe中，然后运行SQL查询。我也尝试过逗号分隔的文件。我正在使用spark-shell与spark进行交互，我已经下载了spark-csv jar，并运行了spark-shell并使用--package选项将其导入到我的会话中。已成功导入。
import spark.implicits._
import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.sql._
val session =
SparkSession.build
浏览 1提问于2017-03-24得票数 0
嗨，我正在试图找到评级直方图，使用scastie program...here的实现。
星条旗的设置
scalacOptions ++= Seq(
"-deprecation",
"-encoding", "UTF-8",
"-feature",
"-unchecked"
)
libraryDependencies ++= Seq(
"org.
浏览 4提问于2020-09-10得票数 0
回答已采纳
我一直用scala中的spark从本地系统连接到Hive (它在集群中)，最后将我的hive-site.xml正确地放置在Spark/conf文件夹和类路径中，并且能够连接到转移，但无法访问蜂窝表。
如何更改HiveContext的用户
15/12/22 10:28:42 INFO ParseDriver:解析命令:显示表15/12/22 10:28:43 INFO ParseDriver: ParseDriver:解析完成15/12/22 10:28:45信息转移:试图连接到信息转移://server.com:9083 15/12/22 10:28:46 INFO JniBasedUnixG
浏览 2提问于2015-12-22得票数 0
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我已经在spark SQL中使用了spark.sql.parser.quotedRegexColumnNames=true来使用正则表达式操作 同一查询由保留关键字时间戳组成。 下面是查询 SELECT cast(delta.day as string) as day,
`timestamp` as `timestamp`,
delta.`(p_[0-9]+)`
FROM test_table delta 执行查询失败，出现以下异常 Caused by: org.apache.spark.sql.AnalysisException: Inval
浏览 155提问于2021-04-15得票数 1
1回答
星星之火:读取数据时出错
、、、
我正在尝试阅读我创建的星火DataFrame的第一行，如下所示：
#read file
datasetDF = sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').options(delimiter=';', header='true',inferschema='true').load(dataset)
#vectorize
ignore = ['value']
vecAssembler = VectorAssembler(inputCols=[x for
浏览 1提问于2016-09-08得票数 0
我正在处理CSV数据集，并使用火花流进行处理。我可以使用spark streaming中的窗口函数来应用批处理。有没有办法不用聚合函数就可以使用spark structured来做同样的事情？互联网上所有可用的示例都使用groupBy选项。我只想将数据分成批处理，而不使用结构化流进行任何聚合。
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import explode
from pyspark.sql.functions import split
from pyspark.sql.functions import
浏览 0提问于2019-06-09得票数 0
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
浏览 6提问于2021-01-13得票数 0
1回答
我有下面的代码，可以在星火壳上工作
df1.withColumn("tags_splitted", split($"tags", ",")).withColumn("tag_exploded", explode($"tags_splitted")).select("id", "tag_exploded").show()
但是在sbt中失败，有以下错误：
not found: value split
not found: value explode
我的scala代码有以下内容
imp
浏览 0提问于2017-08-09得票数 2
1回答
SPARK 3.0无法将DF保存为HDFS中的增量表
Scala版本2.12.10
Spark 3.0预览版
可以在2.4.4中完成，但是分区没有被创建。
输入样本：
Vehicle_id|model|brand|year|miles|intake_date_time
v0001H|verna|Hyundai|2011|5000|2018-01-20 06:30:00
v0001F|Eco-sport|Ford|2013|4000|2018-02-10 06:30:00
v0002F|Endeavour|Ford|2011|8000|2018-04-12 06:30:00
浏览 10提问于2019-11-30得票数 5
1回答
我使用的是spark 3.2.1和增量表包("io.delta:delta-core_2.12:2.1.0")。
我已按代码、年份和月份划分了我的表如下：
table.write.partitionBy("Code", "Year", "Month").format('delta').save(path)
当我在这个表上运行合并时：
deltaTable.alias("t0").merge(
df.alias("t1"),
" t0.Code=
浏览 30提问于2022-10-26得票数 1
回答已采纳
1回答
我相信该查询正在正确加载，但一旦我使用df.show()或df.write.csv，我就会得到以下错误。我似乎不知道是什么引起了这个问题。任何洞察力/指导都将不胜感激！
误差
py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o52.text.
: java.lang.NoClassDefFoundError: net/snowflake/client/jdbc/telemetry/TelemetryClient
at net.snowflake.spark.snowflake.DefaultJDBCWrappe
浏览 8提问于2020-02-26得票数 0
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2回答
我正在读取HDFS中的一个文件，我希望将它保存在另一个存储库中，并使用DataFrame结构。我的数据的一个例子：
05-09-2020 22:10 10，jony，abcd，usr.admin.local.teste
我想将这个数据结构发送到另一个存储库：
05-09-2020 22:10:10，jony，abcd，
当我在scala中编写这段代码时，一切都很好，一切正常：
val read = sc.textFile("hdfs://.../teste.csv")
val select = read.map(_.split(",")).map{x
浏览 2提问于2020-09-05得票数 0
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