Spark:根据键/值过滤掉所有行
Spark是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的计算任务。它提供了高效的数据处理能力，支持在大规模集群上进行并行计算。
根据键/值过滤掉所有行是指使用Spark进行数据处理时，根据键值对来过滤数据集中的行。具体操作可以通过Spark的API来实现，例如使用filter函数结合键/值条件进行过滤操作。
Spark的优势包括：
- 高性能：Spark使用内存计算技术，能够将数据存储在内存中进行快速计算，相比传统的磁盘计算方式具有更高的性能。
- 分布式计算：Spark支持将计算任务分布到多台机器上进行并行计算，能够处理大规模数据集。
- 多语言支持：Spark提供了Java、Scala、Python和R等多种编程语言的API，方便开发人员使用自己熟悉的语言进行开发。
- 强大的生态系统：Spark拥有丰富的生态系统，包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等组件，可以满足不同场景下的数据处理需求。
在云计算领域，腾讯云提供了适用于Spark的云产品，例如腾讯云的弹性MapReduce（EMR）服务。EMR是一种大数据处理服务，支持Spark等多种计算框架，可以帮助用户快速搭建和管理Spark集群，进行大规模数据处理和分析。您可以通过腾讯云EMR的官方文档了解更多信息：腾讯云EMR产品介绍
总结：Spark是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的计算任务。它具有高性能、分布式计算、多语言支持和强大的生态系统等优势。在腾讯云中，可以使用弹性MapReduce（EMR）服务来支持Spark的使用。
相关·内容
1回答
我正在运行kmeans算法，我创建了一个VectorAssembler，将inputcols设置为(“经度”，“纬度”)，并将outputCol设置为("location")。我需要将我的数据从一个json文件集群到3个集群。我按经度和纬度对数据进行分类，并创建连接两者的Vector Location。位置和纬度为DoubleType。我认为这是因为位置向量，我得到了下面的错误： 19/04/08 15:20:56 ERROR Executor: Exception in task 0.0 in stage 1.0 (TID 1)
org.apache.spark.Spark
浏览 16提问于2019-04-08得票数 1
我正在使用Spark将Hbase数据加载到JavaPairRDD<>中。现在，我想知道是否可以将最新的100行加载到Spark中，而不是Hbase中的所有行。1)我尝试了scan.setCaching(100)，但它仍然返回所有行。这是为了限制我从Hbase加载的行吗? 2)如何确保它是最新的100行？
有什么想法吗？非常感谢。
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(A list of filters);
scan.setCaching(100);
ClientProtos.Scan proto = Prot
浏览 4提问于2015-12-23得票数 2
回答已采纳
我只是尝试查看对象的查询集，并写入csv导出：
@expose('/csv-export')
def csv_export(self):
batch_num = request.args.get('batch_num')
if not batch_num:
flash('Invalid batch id', 'danger')
abort(404)
si = io.StringIO()
cw = csv.writer(si)
# array
my
浏览 10提问于2018-07-27得票数 1
1回答
能不能只读一下卡夫卡的钥匙？我们有一个应用程序，其中存储在Kafka日志中的值相当大。为了调试和快速检查某个消息是否(仍然)在日志中以及在哪个偏移处，最好只是通过键获取和grep，而不是读取整个消息值。仅仅放弃消费者的价值将是对时间和带宽的极大浪费？
我们能只拿到钥匙吗？多么?Java解决方案更好，但Scala也不错。
浏览 5提问于2016-04-01得票数 4
回答已采纳
在进行数据操作之后，我将构建一个大型DataFrame，并使用CosmosDB的Spark SQL连接器将其写回CosmosDB集合，使用df.write.mode(SaveMode.Overwrite).cosmosDB(writeConfig) 编写代码的类是来自spark_sql_2.11的DataFrameWriter。DataFrameWriter是否检查它将要写入的行是否只包含空字符串？如果不是，那么在将其传递给DataFrameWriter之前，我需要验证这些行是否为空。
浏览 11提问于2019-04-15得票数 0
我需要了解如何使用Java在Spark SQL中基于single从数据框中删除重复行。
与普通SQL中一样，ROW_NUMBER () OVER (PARTITION BY col BY Col DESC)。如何将此步骤转换为Java中的Spark SQL？
浏览 11提问于2017-07-25得票数 1
4回答
尝试删除星火数据表列包含空字符串的行。最初使用了val df2 = df1.na.drop()，但结果发现其中许多值都被编码为""。
我被困在使用Spark1.3.1，也不能依赖DSL。(导入spark.implicit_不起作用)
浏览 1提问于2016-10-10得票数 10
回答已采纳
我有两个巨大的CSV文件，我需要内部连接来自两个CSV的数据，然后对结果进行一些处理。我的问题是，怎样才是最有效的方法？我就是这样做的：
df1 = spark.read.csv('df1.csv', sep=r'\t', header=True)
df2 = spark.read.csv('df2.csv', sep=r'\t', header=True)
df1.createOrReplaceTempView("d1")
df2.createOrReplaceTempView("d2")
q
浏览 2提问于2022-06-11得票数 0
我使用的是Spark版本1.6.2，Spark-Cassandra连接器1.6.0，Cassandra-Driver-Core 3.0.3
我正在编写一个简单的Spark作业，其中我试图在Cassandra中插入一些行到表中。使用的代码片段是：
val sparkConf = (new SparkConf(true).set("spark.cassandra.connection.host", "<Cassandra IP>")
.set("spark.cassandra.auth.username", "test")
浏览 1提问于2017-01-24得票数 2
1回答
当使用Spark时，如何估计Spark所需的内存和磁盘？
SQL：
按键从collect_set组中选择key、collect_set(value)；
如果table_a有N行，K键，每一行是b字节，我可以使用C核，有没有一种方法来估计火花洗牌所需的内存和磁盘？
火花版本: 2.1.0，使用基于排序的洗牌.
浏览 2提问于2017-08-27得票数 3
我的代码是从sqlcontext读取数据。这张表里有2000万份记录。我想在表中计算totalCount。
val finalresult = sqlContext.sql(“SELECT movieid,
tagname, occurrence AS eachTagCount, count AS
totalCount FROM result ORDER BY movieid”)
我希望不使用groupby计算一列的总数，并将其保存在文本文件中。.I更改我的保存文件而不附加]
>val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(
浏览 0提问于2019-06-02得票数 3
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用pyspark将数据从每天的批处理发送到Kafka主题，但目前我收到了以下错误：
文件跟踪(最近一次调用)：文件""，第5行，文件"/usr/local/rms/lib/hdp26_c5000/spark2/python/pyspark/sql/readwriter.py"，第548行，保存self._jwrite.save()文件"/usr/local/rms/lib/hdp26_c5000/spark2/python/lib/py4j-0.10.4-src.zip/py4j/java_gateway.py"，第1133行，在 c
浏览 4提问于2020-11-18得票数 1
我是PySpark的新手。
我只想保留至少有10个值的列
我已经使用describe来获取每列的非空记录的计数
现在如何提取值小于10的列名，然后在写入新文件之前删除这些列
df = spark.read.parquet(file)
col_count = df.describe().filter($"summary" == "count")
浏览 1提问于2019-09-28得票数 1
我陷入了一个非常奇怪的境地。例如，我有一个包含这三个JSON的文件。
{"uploadTimeStamp":"1500618037189","ID":"123ID","data":[{"Data":{"unit":"rpm","value":"0"},"EventID":"E1","Timestamp":1500618037189,"pii":{}},{"Data&
浏览 6提问于2017-07-23得票数 0
回答已采纳
我正在使用Scala和spark -初学者程序员和海报--做一些工作，目标是将每个请求(行)映射到一对(userid，1)，然后将点击量之和。
谁能更详细地解释一下第1行和第3行正在发生什么，以及=> in : line => line.split是什么意思？
请原谅任何错误在我的帖子格式，因为我是新到本网站。
val userreqs = logs.map(line => line.split(' ')).
map(words => (words(2),1)).
reduceByKey((v1,v2) => v1 + v2)
浏览 8提问于2017-05-25得票数 1
我有一个spark结构的蒸汽应用程序，我正在从Kafka中读到。以下是我的代码的基本结构。
我创建了Spark会话。
val spark = SparkSession
.builder
.appName("app_name")
.getOrCreate()
然后我从小溪上读到
val data_stream = spark
.readStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", "server_list")
.option("
浏览 11提问于2018-08-08得票数 1
回答已采纳
1回答
Spark抛出内存错误
、、、
我有一个具有8 GB内存的测试节点，在该节点上，我仅将10MB的数据(来自csv文件)加载到Cassandra(在同一个节点上)。我正在尝试使用spark(在同一节点上运行)来处理这些数据。
请注意，对于SPARK_MEM，我分配了1 GB的内存，SPARK_WORKER_MEMORY也分配了同样的内存。分配任何额外的内存量都会导致spark抛出一个“检查所有的工作进程是否都已注册并且有足够的内存错误”，这通常表示Spark试图寻找额外的内存(根据SPARK_MEM和SPARK_WORKER_MEMORY属性)，但出现了不足。
当我尝试使用spark上下文对象加载和处理Cassandra表中的
浏览 0提问于2014-08-20得票数 2
1回答
我使用spark从elasticsearch.Like中读取
select col from index limit 10;
问题是索引非常大，它包含1000亿rows.And火花生成数千个任务来完成工作。
我只需要10行，即使1个任务返回10行也可以完成任务，我不需要这么多任务。
限制是非常慢的，即使是限制1。
代码：
sql = select col from index limit 10
sqlExecListener.sparkSession.sql(sql).createOrReplaceTempView(tempTable)
浏览 0提问于2017-11-30得票数 8
我当然知道spark.sql.shuffle.partitions的配置，
但是例如，当我在只有200行的小型数据集上设置此配置300时，配置是无效的，实际分区数仅为2，
例如，我在300亿行的数据集上设置了这个配置3000，这个配置也是无效的，实际的分区数只有600，
我们看到，当我们在小数据集上设置一个大值分区配置时，该配置将是无效的，
所以我只想知道在SparkSQL中混洗时，Spark是如何决定下一阶段的分区数量的？或者如何强制此配置生效？
我的Spark SQL如下所示：
set spark.sql.shuffle.partitions=3000;
with base_data as
浏览 3提问于2021-06-30得票数 0
2回答
我正在与Scala一起工作，并试图将我的日历信息从Spark保存到Cassandra。
我从使用Cassandra创建相同的模式开始：
session.execute("CREATE TABLE calendar (DateNum int, Date text, YearMonthNum int, ..., PRIMARY KEY (datenum,date))")
然后把我的数据从星火导入卡桑德拉：
.write
.format("org.apache.spark.sql.cassandra")
.options
浏览 12提问于2022-02-21得票数 2
回答已采纳
4回答
我正在上一门关于Spark的课程，我有点困惑。 所以这里有下面的代码。我知道第1行正在创建元组(word，1)。然后，第2行按字分组并对计数求和。 我不明白的是，第2行中的X和y是什么，lamda函数只有一个数字输入，那就是wordcounts中的count列(全部为1)，那么为什么是y呢？ wordCounts = words.map(lambda x: (x, 1)) #outputs [('self', 1), ('employment', 1), ('building', 1)...
wordCounts2 = wordCounts.r
浏览 45提问于2019-10-22得票数 3
回答已采纳
我有两个集群- 1. Cloudera Hadoop- Spark作业在此处运行2. Cloud - Cassandra集群，多个DC
在将数据帧从我的spark作业写入cassandra集群时，我在写入之前在spark中进行了重新分区(repartionCount=10)。如下所示：
<code>A0</code>
在我的多租户spark集群中，对于具有20M记录的spark批量加载，以及下面的配置，我看到了许多任务失败、资源抢占和动态失败。
<code>A1</code>
我该如何调优呢？重新划分是罪魁祸首吗？
PS:我一开始的理解是:对于一
浏览 25提问于2020-06-08得票数 1
回答已采纳
我使用spark编写了一个非常简单的wordcount程序。
购买我想知道如何增加任务数字的可数键()函数？
我试过System.setProperty("spark.default.parallelism"，10)，但它不起作用.
浏览 1提问于2014-08-04得票数 0
回答已采纳
1回答
我想问一个数据扭曲的问题，我在我的火花工作。我知道，如果你的数据有偏差，最好的实践技巧之一是做盐渍技术。在我的星星之火工作中，我必须在两个dataframe (其中一个大小在5GB左右)之间连接。
此外，我通常通过一个数字和我用来连接的字段重新分区，以便在进行连接之前尽可能多地控制分区。因此，我将带有混搭的联接转换为映射--具有窄依赖关系的联接。
df.repartition(numRep, colJoin: _*).sortWithinPartitions(colJoin: _*)
设想如下：
我有24个执行者，每个人有4个核心
我把shufflePartitions设为96
我
浏览 1提问于2021-07-19得票数 0
1回答
我使用的scala应用程序具有星火依赖关系。给你我的东西
log4j.properties
# Here we have defined root logger
log4j.rootLogger=WARN,ERROR,R
#Direct log messages to file
log4j.appender.R=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.R.File=./logging.log
log4j.appender.R.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender
浏览 1提问于2017-10-18得票数 0
回答已采纳
为了测试目的，我配置了一个4节点集群，每个集群都有一个Spark和一个MongoDB Shard。详情如下：
四台Debian 9服务器(命名为visa0、visa1、visa2、visa3)
星星之火(v2.4.0)集群在4个节点上(visa1: master，visa0 0.3:从节点)
MongoDB (v3.2.11)分簇Con4节点(配置服务器副本设置在visa1 1.3上，mongos在visa1上，shard服务器:visa1 0..3)
我使用安装了“火花外壳-软件包org.mongodb.spark:mongo-spark-connector_2.11:2.4
浏览 7提问于2019-01-07得票数 2
2回答
我有实木地板在s3文件夹与下面的镶木地板的column.Size大约是40MB。
org_id, device_id, channel_id, source, col1, col2
目前分区位于3列org_id device_id channel_id上
我想要将分区更改为source, org_id, device_id, channel_id.，我正在使用pyspark从s3读取文件并将其写入s3存储桶。
sc = SparkContext(appName="parquet_ingestion1").getOrCreate()
spark = SparkSession(s
浏览 0提问于2020-04-29得票数 1
1回答
为文件输入定义手动拆分算法
、、、、
我对星火和Hadoop生态系统并不熟悉，我已经爱上了它。现在，我正在尝试将一个现有的Java应用程序移植到Spark。
这个Java应用程序的结构如下：
使用带有自定义解析器类的BufferedReader逐个读取文件，该类对输入数据进行一些繁重的计算。每个输入文件的大小为1至最大2.5GB。
将数据存储在内存中(在HashMap<String, TreeMap<DateTime, List<DataObjectInterface>>>中)
将内存中的数据存储写成JSON。这些JSON文件的大小较小。
我编写了一个Scala应用程序，它确
浏览 2提问于2016-05-25得票数 2
回答已采纳
1回答
我有以下代码：
def main(args: Array[String]) {
val conf = new SparkConf()
.setAppName("Fleet")
.set("spark.executor.memory", "1g")
.set("spark.driver.memory", "2g")
.set("spark.submit.deployMode", "cluster")
.set("spark.executor.instanc
浏览 0提问于2018-05-21得票数 1
我正在使用spark从Kafka Stream接收数据，以接收有关正在发送定期健康更新的物联网设备的状态，以及有关设备中存在的各种传感器的状态。我的Spark应用程序侦听单个主题，使用Spark direct流接收来自Kafka流的更新消息。我需要根据每个设备的传感器状态触发不同的警报。然而，当我使用Kakfa添加更多向spark发送数据的IOT设备时，Spark并没有扩展，尽管添加了更多的机器和执行器的数量也增加了。下面我给出了我的Spark应用程序的拆卸版本，其中删除了通知触发部分，并出现了相同的性能问题。
// Method for update the Device state
浏览 1提问于2017-08-16得票数 4
1回答
当我执行以下命令时：
scala> val rdd = sc.parallelize(List((1,2),(3,4),(3,6)),4).partitionBy(new HashPartitioner(10)).persist()
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ShuffledRDD[10] at partitionBy at <console>:22
scala> rdd.partitions.size
res9: Int = 10
scala> rdd.partitioner.isDefined
浏览 1提问于2015-12-28得票数 20
回答已采纳
2回答
火花放电版本- 2.4.7卡夫卡版本- 2.13_3.2.0
嗨，我是新的火种和流属性。我在互联网上遇到了很少的资源，但我仍然无法弄清楚如何向kafka经纪人发送一个火花放电数据帧。我需要写一个制片代码。我正在从一个csv文件中读取数据，并试图将其发送到kafka主题。请帮我解决代码和配置。
import findspark
findspark.init("/usr/local/spark")
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils
from pysp
浏览 21提问于2022-06-13得票数 0
我有一个流查询(Spark结构化流)，它接收来自Kafka主题(两个分区)的数据，如下所示：
val df = spark
.readStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", "172.29.57.25:9092,172.29.57.30:9092")
.option("subscribe", "mytopic")
.load()
.select(from_json(col("value").cast
浏览 0提问于2018-04-06得票数 1
回答已采纳
1回答
我是spark的新手，想知道关于spark工作的优化。
我的工作是一个简单的转换类型的工作合并2行基于一个条件。在这样的工作中人们可以执行哪些不同类型的优化？
浏览 0提问于2017-07-23得票数 0
如果我的卡夫卡主题收到这样的记录
CHANNEL | VIEWERS | .....
ABC | 100 | .....
CBS | 200 | .....
我有Spark结构化的流媒体代码来读取和处理Kafka记录如下：
val spark = SparkSession
.builder
.appName("TestPartition")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
import spark.implicits._
浏览 0提问于2018-04-20得票数 5
我有一个程序，它是读取地板文件，并将它写入一个MemSQL表。我可以确认火花读取文件是正确的
df.printSchema()
df.show(5)
正确地打印架构和数据。
当我查询表时，我得到了行的所有空值。表中的所有内容都为空。我不知道这里出了什么问题。
将拼板文件写入memsql的代码。
package com.rb.scala
import com.memsql.spark.context.MemSQLContext
import java.sql.{ DriverManager, ResultSet, Connection, Timestamp }
imp
浏览 2提问于2015-10-20得票数 2
回答已采纳
2回答
我试图离开Spark 3上的join 2表，其中有17M行(事件)和400M行(详细信息)。有一个1+15x64核心实例的EMR集群。(r6g.16xlarge尝试使用类似的r5a)源文件是从S3加载的无分区的拼花。
这是我用来加入的代码：
join = (
broadcast(events).join(
details,
[
details["a"] == events["a2"],
(unix_timestamp(events["date"]) - uni
浏览 8提问于2021-08-23得票数 3
回答已采纳
我有一个spark的Dataframe拼图文件，可以由spark读取，如下所示
df = sqlContext.read.parquet('path_to/example.parquet')
df.registerTempTable('temp_table')
我想按行对我的数据帧df进行切片(例如，相当于熊猫数据帧中的df.iloc[0:4000], df.iloc[4000:8000]等)，因为我想将每个小块转换为熊猫数据帧，以便稍后处理。我只知道如何使用sample随机分数，即
df_sample = df.sample(False, fraction=0
浏览 5提问于2016-09-08得票数 4
我使用Spark将2100万条记录插入到Cassandra表中。spark作业大约需要一个小时，并成功插入所有记录，但在最后阶段(62/63)挂起。
我的Spark属性：
spark.driver.memory 10g
spark.executor.cores 1
spark.executor.instances 40
spark.executor.memory 4g
将记录插入到Cassandra并在最后阶段挂起的代码行-
raw_data_final.rdd.saveToCassandra("marketing_dev1", "offer_detail_11"
浏览 1提问于2018-06-23得票数 0
我是Spark和Scala的新手。我对reduceByKey函数在Spark中的工作方式感到困惑。假设我们有以下代码：
val lines = sc.textFile("data.txt")
val pairs = lines.map(s => (s, 1))
val counts = pairs.reduceByKey((a, b) => a + b)
映射函数很清晰:s是键，它指向data.txt中的行，1是值。
但是，我不知道reduceByKey在内部是如何工作的？"a“是否指向关键字？或者，"a“是否指向"s"？那么a+ b
浏览 42提问于2015-05-10得票数 66
回答已采纳
我有一个test()函数，返回一个元组列表，最后的目标是在一个文件中打印名为"test“的元组的内容。
[(‘某事’，1)，(“测试”，‘第1行’，‘第2行’，'line3')，(‘其他东西’，3)]
logs = sc.textFile("s3://my-bucket/file.txt")
rdd = logs.mapPartitions(lambda x: test()).reduceByKey(lambda a, b: a + b)).map(lambda (a, b): b if a == "test" else "
浏览 0提问于2018-11-30得票数 1
回答已采纳
我对Spark很陌生，并试图接受它。我们使用Spark-SQL主要用于ETL的数据转换/操作。最近，我偶然发现了一些用于操作星火复杂类型的SparkSQL函数(array、map、struct等)。我遇到了某些函数，如array()、array_zip()、struct()、map_concat()、map_from_arrays()等。我在网上搜索，但不幸的是，我无法获得足够的示例/解释，让我对它们有一个清晰的理解。
请任何人提供一些它的应用程序的例子，这样我就能更好地理解它们在我们的项目任务中的应用。
注意:我只能访问Spark-SQL，但不能访问 PySpark-SQL。
谢谢
浏览 1提问于2020-05-31得票数 0
Aggregation或Join不会从外部表的配置单元查询中返回任何结果。 我已经将配置单元设置为使用Spark (独立)作为查询引擎，而不是使用MR.。 我已经创建了一个外部表(从elastichsearch索引)。 有了SELECT，一切都好，数据返回： SELECT * FROM table1 LIMIT 100 尝试使用简单的count no data return： SELECT count(*) FROM table1 我使用JDBC (直线)在Hive上执行查询 从日志中看，select查询似乎是直接在elastic上执行的(没有spark作业生成)。在执行count查询时，s
浏览 15提问于2019-06-10得票数 1
我想过滤一个数据帧，以找到不包含字符串'site‘的行。
我知道如何过滤包含'site‘的行，但还没能得到相反的结果。这是我到目前为止所知道的：
def rbs(): #removes blocked sites
frame = fill_rate()
mask = frame[frame['Media'].str.contains('Site')==True]
frame = (frame != mask)
return frame
当然，这会返回一个错误。
浏览 0提问于2015-06-12得票数 12
回答已采纳
我用python编写的elasticsearch查询指定我只想保存spark dataframe中的选定字段，但是我在dataframe中得到的是所有字段。
q ="""{
"_source": "predicted_cluster",
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "mobile_client.keyword": "Diverse PC&
浏览 3提问于2019-07-25得票数 0
1回答
两个分区数据之间的火花并置连接
、、、、
用于Spark1.6.0中两个DataFrames之间的以下连接
val df0Rep = df0.repartition(32, col("a")).cache
val df1Rep = df1.repartition(32, col("a")).cache
val dfJoin = df0Rep.join(df1Rep, "a")
println(dfJoin.count)
这个连接不仅是分割的，而且是同一地点的吗？我知道对于RDDs来说，如果在相同的操作中使用相同的除法器和洗牌，连接将是相同的。但是数据文件呢？谢谢。
浏览 3提问于2017-03-23得票数 12
我不知道是什么错误的数据流没有删除它导致此错误的行“Activity dataflow38 failed：”
在预览选项卡中，它显示了我要删除的行，但它与表没有任何关系。
误差
"message": "Job 'c688a5bd-34dd-44e2-8292-724f0ea5f98a failed due to reason: DF-EXEC-1 Conversion failed when converting date and/or time from character string.\ncom.microsoft.sqlserver
浏览 0提问于2019-09-16得票数 0
创建表格-
CREATE TABLE test.word_groups (group text, word text, count int,PRIMARY KEY (group,word));
插入数据-
INSERT INTO test.word_groups (group , word , count ) VALUES ( 'A-group', 'raj', 0) ;
INSERT INTO test.word_groups (group , word , count ) VALUES ( 'b-group', 'jaj',
浏览 9提问于2021-08-11得票数 3
回答已采纳
我是Spark和MLlib的新手，我试图从我的java应用程序中调用StreamingKMeans，但我得到了一个我似乎不理解的异常。下面是我用来转换训练数据的代码：
JavaDStream<Vector> trainingData = sjsc.textFileStream("/training")
.map(new Function<String, Vector>() {
public DenseVector call(String line) throws Exception {
浏览 1提问于2015-06-10得票数 6
5回答
我正在尝试使用SparkSession将一个文件的JSON数据转换成带有Spark Notebook的RDD。我已经有了JSON文件。
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("jsonReaderApp")
.config("config.key.here", configValueHere)
.enableHiveSupport()
.getOrCreate()
val jread = spark.read.json("search-results1.json"
浏览 4提问于2017-03-26得票数 19
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
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
