利用Spark往Hive中存储parquet数据，针对一些复杂数据类型如map、array、struct的处理遇到的问题？...AS PARQUET LOCATION '/home/spark/test/tmp/t1'; -- 创建存储格式为parquet的Hive分区表 CREATE EXTERNAL TABLE `t2`...而存储字段类型为map时，有几种情况会导致这种异常的发生，比如map为空或者map的key为null。...分析出问题解决就比较简单了，以存储map类型字段为例： 1....不能为null 2.建表时使用Spark的DataSource表 -- 这种方式本质上还是用ParquetFileFormat，并且是内部表，生产中不建议直接使用这种方式 CREATE TABLE `test
考核内容:Map结构键名的值类型 题发散度: ★★★ 试题难度: ★★★ 解题思路: ES6 提供了 Map 数据结构。...它类似于对象，也是键值对的集合，但是“键”的范围不限于字符串，各种类型的值（包括对象）都可以当作键。...const m = new Map();const o = {p: 'Hello World'}; m.set(o, 'content')m.get(o) // "content" Map 的键是一个简单类型的值...（数字、字符串、布尔值），则只要两个值严格相等，Map 将其视为一个键，比如0和-0就是一个键，布尔值true和字符串true则是两个不同的键。...另外，undefined和null也是两个不同的键。虽然NaN不严格相等于自身，但 Map 将其视为同一个键。 所以 键名值可以为undefined 参考代码: ?
2014年7月，spark团队将Shark转给Hive进行管理，Hive on Spark是一个Hive的也就是说，Hive将不再受限于一个引擎，可以采用Map-Reduce、Tez、Spark等引擎；...，而且知道字段类型，所以有更严格的错误检查。...DataFrame编译器缺少类型安全检查。...DataSet是类型安全的。 3.2.3 Sql、dataframe、DataSet的类型安全 如果使用Spark SQL的查询语句，要直到运行时你才会发现有语法错误（这样做代价很大）。...但如果此时，使用了一个不存在字段的名字，则只能到运行时才能发现错误； 如果用的是DataSet[Person]，所有不匹配的类型参数都可以在编译时发现； 3.2.4 什么时候使用DataFrame或DataSet
Spark是一个分布式计算系统/组件/平台，这是都知道的，其用Scala实现Spark任务也是最原生的，但万万不能认为只要是在Spark环境下执行的Scala代码都是分布式执行的，这是大错特错的，一开始一直有错误的认识...思维纠正 Java&Hadoop的关系 Java是独立的语言，Hadoop本身由Java实现，可以由Java调用； Java编写的一般代码不能够分布式执行，缺少计算模型的支持； Java调用Hadoop...调用； Scala编写的一般代码不能够分布式执行，缺少计算模型的支持； Scala调用Spark实现的具体类方法（如Pregel）实现的代码可以在Spark之上分布式执行； 另外值得注意的是，Spark...除此之外的诸如使用scala基本数据类型实现的代码，都是不能分布式执行的（sacla本身的不可变特性和能不能分布式执行没有关系）。...对象的遍历 这是最具迷惑性的部分，一开始写Spark代码时可能会在其中充斥着List、Map等等操作对象，更有甚者甚至引用java.util.List，并且希望在循环中对其进行更新，这在本地模式时显然也是正确的
本文介绍了Spark local模式下读写ES的2种方式Spark RDD读写ESSpark Streaming写入ES环境准备Elaticsearch-7.14.2Spark-3.2.1jdk-1.8maven...); // 等待生产者发送数据 jssc.awaitTermination(); jssc.stop(); }}也可以直接写入ES或者带上指定了数据结构的Map.../docs", Map());- 参数说明参数说明es.nodesElasticsearch访问地址es.portES访问端口号9200es.net.http.auth.userES.../api/java/JavaEsSpark...分析 显示缺少ESspark依赖，说明是因为打包没有带上依赖导致代码运行错误解决方式使用assembly打包,上传带依赖jar包2....，'es.nodes.wan.only'参数填写没问题还是出现了与ES的连接问题，索引都没有创建，说明参数配置或者依赖包版本可能存在问题。
问题： 出现错误：类型“{ class: string; }”的参数不能赋给类型“ComponentPublicInstanceConstructor any)>(source: T, c…”的参数。...不能将类型“{ class: string; }”分配给类型 解决办法一： props: { style?: unknown; readonly hoverClass?
Spark商业应用实战-Spark数据倾斜案例测试及调优准则深入剖析 Spark商业应用实战-Spark资源调度参数调优深入剖析 Spark商业应用实战-Spark应用程序开发参数调优深入剖析 Spark...商业应用实战-Spark Shuffle 过程参数优化深入剖析 1 Spark内部资源关系 [图片上传失败......---- 程序开发调优 ：尽可能复用同一个RDD 错误的做法： 有一个格式的RDD，即rdd1。...2、将自定义的类型作为RDD的泛型类型时（比如JavaRDD，Student是自定义类型），所有自定义类型对象，都会进行序列化。因此这种情况下，也要求自定义的类必须实现Serializable接口。...3、集合类型，比如HashMap、LinkedList等，因为集合类型内部通常会使用一些内部类来封装集合元素，比如Map.Entry Spark官方建议，在Spark编码实现中，特别是对于算子函数中的代码
LongWritable 是map的输入的 key（数据类型固定，偏移量） //第二个参数 Text是map的输入的 value（数据类型固定，输入的文档） //第三个参数 Text是map的输出的...key（数据类型可变，根据需求而变） //第四个参数 LongWritable 是map的输出的 value（数据类型可变，根据需求而变） @Override protected...Text是reduce的输入的 key（数据类型与map的输出key一致） //第二个参数 LongWritable 是reduce的输入的 value（数据类型与map的输出value一致） /.../第三个参数 Text是reduce的输出的 key（数据类型reduce的输入的 key一致） //第四个参数 LongWritable 是reduce的输出的 value（数据类型reduce的输入的...的输出是一个 “key value的” list reduce输入是 key “value的list” 错误提醒 1.代码一定不要写错，如果出不了效果，不是代码写错了，就是环境有问题。
在实际操作中，机器学习开发人员会使用不同的超参数重复运行相同的模型多次，以便找到最佳值。从这个角度考虑如果能让Spark利用多台机器同时运行多组参数计算模型，那么将会对性能有很大的提升。...优点： 大公司出品，后期可能会加速推广与应用 较高层次封装，可以使用Spark DataFrame相关特性 缺点： 相对于TensorFlow集群并行的灵活性而言，这个框架提供的API较少 缺少相关使用文档...Spark对于迭代map-reduce问题非常有用，但是训练神经网络不是一个map-reduce问题。 作者受到谷歌的SGD架构启发。如果模型能够在单个节点装下，那么采用数据并行是最适合的。...上图左侧是论文中的SGD架构处理流程，右侧为用Python实现了简单的参数服务器结构的Spark程序。...现有的TensorFlow程序可以做较少的修改运行在这个框架上，而且支持所有TensorFlow的特性和功能。 本文是基于官方的介绍整理归纳而成，由于水平有限不免有错误之处，欢迎指正。
，简单类型、简单类型数组、字符串类型的Shuffling RDDs 已经默认使用 Kryo 序列化方式了。...OOM错误，此时可能出现了数据倾斜，作业无法正常运行。...作业的 log 文件，log 文件对于错误的记录会精确到代码的某一行，可以根据异常定位到的代码位置来明确错误发生在第几个stage，对应的 shuffle 算子是哪一个； 2.1 Shuffle 调优...map 端缓冲区的大小可以通过 spark.shuffle.file.buffer 参数进行设置定。...序列化问题要注意以下三点： 作为RDD的元素类型的自定义类，必须是可以序列化的； 算子函数里可以使用的外部的自定义变量，必须是可以序列化的； 不可以在RDD的元素类型、算子函数里使用第三方的不支持序列化的类型
解决方法：确保所有节点之间能够免密码登录 31、集群模式下，spark无法向elasticsearch写入数据 解决方法：采用这种写入方式（带上es配置的Map参数）results.foreachRDD...shuffle（仅适用于聚合类的shuffle操作，效果明显，对于join类的shuffle操作无效），4）将reduce join转为map join，将小表进行广播，对大表map操作，遍历小表数据（...用了hadoop-provided参数，导致缺少hadoop相关包 115、linux 输入错误命令 按删除键显示^H 解决方法：执行指令 stty erase ^H 116、经验：通过hive源文件.../org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]”来判断hive有没有绑定spark 118、启动yarn，发现只启动了部分Nodemanager 解决方法：未启动的节点缺少...-Phive-thriftserver 120、经验：编译spark，hive on spark就不要加-Phive参数，若需sparkSQL支持hive语法则要加-Phive参数 121、User
，简单类型、简单类型数组、字符串类型的Shuffling RDDs 已经默认使用 Kryo 序列化方式了。...OOM错误，此时可能出现了数据倾斜，作业无法正常运行。...作业的 log 文件，log 文件对于错误的记录会精确到代码的某一行，可以根据异常定位到的代码位置来明确错误发生在第几个stage，对应的 shuffle 算子是哪一个； 2.1 Shuffle 调优...map 端缓冲区的大小可以通过 spark.shuffle.file.buffer 参数进行设置定。...序列化问题要注意以下三点： 作为RDD的元素类型的自定义类，必须是可以序列化的 算子函数里可以使用的外部的自定义变量，必须是可以序列化的 不可以在RDD的元素类型、算子函数里使用第三方的不支持序列化的类型
在以下一些方面，Zeppelin体验不如jupyter notebook： 缺少Web界面对文件的上传下载，查看内容等支持。 缺少对Terminal命令行的支持。...如果缺少相应环境，或者版本过低，在运行代码时候会报错。 二，Zeppelin的界面 1，主界面 Zeppelin在浏览器的主界面如下....六，Zeppelin和Spark Zeppelin提供了非常强大且友好的Spark支持，可以使用Spark-Scala,SparkSQL,PySpark，SparkR解释器。...如果需要设置Spark的相关executor数量，内存大小等配置参数，自定义的jar包等，可以在interpreter里设置。...七，Zeppelin和Flink Zeppelin提供了非常强大的对Flink的支持。需要下载安装Flink并在interpreter中配置Flink的Flink_home参数。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 大数据常见错误及解决方案（转载） 1、用....无法向elasticsearch写入数据 解决方法：采用这种写入方式（带上es配置的Map参数）results.foreachRDD(javaRDD -> {JavaEsSpark.saveToEs(javaRDD...（仅适用于聚合类的shuffle操作，效果明显，对于join类的shuffle操作无效），4）将reduce join转为map join，将小表进行广播，对大表map操作，遍历小表数据（仅适用于大小表或...用了hadoop-provided参数，导致缺少hadoop相关包 115、linux 输入错误命令 按删除键显示^H 解决方法：执行指令 stty erase ^H 116、经验：通过hive源文件pom.xml.../org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]”来判断hive有没有绑定spark 118、启动yarn，发现只启动了部分Nodemanager 解决方法：未启动的节点缺少
依据依赖类型可将Spark执行过程划分为多个阶段，同一阶段内部Spark还会进行相应的调度和优化。...前面提到，Spark在执行过程中，依据从一个RDD是生成另一个RDD还是其他数据类型，可将操作分为两类：transformation和action。...至此，RDD的三类常用算子介绍如下： 1. transformation算子 map，接收一个函数作为参数，实现将RDD中的每个元素一对一映射生成另一个RDD，其实与Python中的原生map函数功能类似...filter，接收一个函数作为参数，实现将RDD中每个元素判断条件是否满足，进行执行过滤，与Python中的原生filter函数类似 flatMap，实际上包含了两个步骤，首先执行map功能，将RDD...，即只有"聚"的过程，而缺少实质性的"合"的操作。
但它们都缺少对分布式内存的抽象，不同计算过程之间只能够通过外存来耦合：前驱任务将计算结果写到外存上去，后继任务再将其作为输入加载到内存，然后才能接着执行后继计算任务。...Spark 编程接口 Spark 利用 Scala 语言作为 RDD 抽象的接口，因为 Scala 兼顾了精确（其函数式语义适合交互式场景）与高效（使用静态类型）。...像前面举的例子一样，开发者需要将函数作为参数传给 map 等 Spark 算子。Spark 会将这些函数（或者说闭包）序列化为 Java 对象，然后分发给执行节点进行加载。...闭包所涉及的变量会被当做上述生成对象的字段值。RDD 本身会被包装成静态类型的参数进行传递。由于 Scala 支持类型推断，大部分例子都省掉了 RDD 数据类型。...最后发现可以将所有依赖归纳为两种类型： 窄依赖（narrow dependencies）：父 RDD 的分区最多被一个子 RDD 的分区所依赖，比如 map。
>> 问题1 使用SparkSQL（2.4版本）往存储格式为parquet的Hive分区表中存储NullType类型的数据时报错： org.apache.spark.sql.AnalysisException...类型字段的Hive表进行union操作，报如下错误： org.apache.spark.sql.AnalysisException: Cannot have map type columns in DataFrame...场景模拟 1）通过函数str_to_map/map生成map类型的字段，然后进行union操作 select 1 id, str_to_map("k1:v1,k2:v2") map union select...问题分析 根据报错信息，我们查看org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.CheckAnalysis的checkAnalysis方法，第362行源码处理逻辑（错误信息是不是很熟悉呢...针对逻辑计划中有Intersect、Except、Distinct的output"返回"的属性（Attribute）有map类型，或者Deduplicate的keys（也是Attribute）包含map
UDAF的实现 先说明下Spark Java UDAF的2种实现形式2。...Type-Safe和Untyped类型是针对Aggregator而言的。...简单而言，Type-Safe类型是针对Dataset类型的，有类型检查。Untyped针对Dataset类型，或者用于SparkSQL中。...理清楚了它们的使用场景，就可以避免混用导致的错误。...输入类型的Encoder spark.udf().register("AddressAnaliseUdaf", udaf(new AddressAnaliseUdaf(), Encoders.bean(
即使由于缺乏或者不准确的数据统计信息和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想，但是自适应查询执行（Adaptive Query Execution）通过在运行时对查询执行计划进行优化，允许Spark...动态调整join策略 在一定程度上避免由于缺少统计信息或着错误估计大小（当然也可能两种情况同时存在），而导致执行次优计划的情况。...但是，随着UDF类型的增多，现有接口就变得难以理解。该版本引入了一个新的pandas UDF接口，利用Python的类型提示来解决pandas UDF类型激增的问题。...这对于数据预取和昂贵的初始化操作来说非常有用。 此外，该版本还添加了两个新的pandas函数API，map和co-grouped map。...更好的错误处理 对于Python用户来说，PySpark的错误处理并不友好。该版本简化了PySpark异常，隐藏了不必要的JVM堆栈跟踪信息，并更具Python风格化。
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