我在我的IntelliJIDE上运行一个spark应用程序作为Maven项目，我正在尝试创建一个rowRDD并将它们转换为数据帧并将其存储在hdfs中。SPARKVERSION:1.5.2SCALAVERSION:2.10.4我的代码:valrowRDD=dataframename.map(_.split("\t")).map(p=>Row(p(0),p(1),p(2),p(3)))它报告值拆分不是我的类包的成员并且报告应用程序不采用任何参数。存在一些依赖性问题，我需要这方面的帮助。注意:我已经完成了rowRDD的模式定义感谢支持 最佳答案
下面是我的Spark函数，它很简单defdoubleToRound(df:DataFrame,roundColsList:Array[String]):DataFrame={vary:DataFrame=dffor(colDF这按预期工作，通过使给定DF的多个列的值将小数值四舍五入到2个位置。但是我循环遍历DataFramey直到Array[Sting].length()列。有更好的方法来完成上述操作吗？谢谢大家 最佳答案 您可以简单地使用select和map，如下例所示:importorg.apache.spark.sql.fun
网络上有好多的教程，讲得不太清楚和明白，我用实际的例子说明了一下内容，附档代码，方便理解和使用 DataFrame.to_json(path_or_buf=None, orient=None, date_format=None, double_precision=10, force_ascii=True, date_unit='ms', default_handler=None, lines=False, compression='infer', index=True, indent=None) [source]将对象转换为JSON字符串。注意：NaN和None将被转换为null, datet
我正在读取一个有很多空格的文件，需要过滤掉空格。之后我们需要将其转换为数据框。下面的示例输入。2017123¦¦10¦running¦00000¦111¦-EXAMPLE我的解决方案是使用以下函数来解析所有空格并修剪文件。deftruncateRDD(fileName:String):RDD[String]={valexample=sc.textFile(fileName)example.map(lines=>lines.replaceAll("""[\t\p{Zs}]+""",""))}但是，我不确定如何将它放入数据框中。sc.textFile返回一个RDD[String]。我尝试了
我正在尝试将从kafka主题传入的数据流存储到配置单元分区表中。我能够将dstream转换为数据帧并创建一个配置单元上下文。我的代码看起来像这样valhiveContext=newHiveContext(sc)hiveContext.setConf("hive.exec.dynamic.partition","true")hiveContext.setConf("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict")newdf.registerTempTable("temp")//newdfismydataframenewdf.write.mode
我有2个数据框:df1和df2，我将它们都加入到id列并将其保存到另一个名为df3的数据框。下面是我正在使用的代码，它按预期工作正常。valdf3=df1.alias("tab1").join(df2.alias("tab2"),Seq("id"),"left_outer").select("tab1.*","tab2.name","tab2.dept","tab2.descr");我想在上述语句中将tab2.descr列重命名为dept_full_description。我知道我可以像下面这样创建一个seqval并使用toDF方法valcolumnsRenamed=Seq("id",
我正在尝试将有序数据帧保存到HDFS中。我的代码如下所示:dataFrame.orderBy("index").write().mode(SaveMode.Overwrite).parquet(getPath());我在两个不同的集群上运行相同的代码，一个集群使用Spark1.5.0，另一个-1.6.0。当使用Spark1.5.0在集群上运行时，它不会在保存到光盘后保留排序。是否有任何特定的集群设置可以在将数据保存到光盘时保留排序？还是spark版本的已知问题？我搜索了spark文档，但找不到任何相关信息。更新:我检查过parquet中的文件，在这两种情况下文件都已排序。所以在读取时出
我正在使用spark1.5。我想从HDFS中的文件创建一个dataframe。HDFS文件包含json数据，其中包含大量序列输入文件格式的字段。有没有办法在java中优雅地做到这一点？事先不知道json的结构/字段。我能够从序列文件中将输入作为RDD，如下所示:JavaPairRDDinputRDD=jsc.sequenceFile("s3n://key_id:secret_key@file/path",LongWritable.class,BytesWritable.class);JavaRDDevents=inputRDD.map(newFunction,String>(){pub
环境安装pyspark支持通过pypip、conda下载，或者手动下载。笔者通过pipinstall命令从pypip下载并配置安装了3.5.0版本的Spark。创建实例使用spark的第一步就是拿到一个SparkSession对象。最简单的方法是SparkSession.builder.getOrCreate()即，直接使用默认参数创建实例。也可以做一些配置，比如SparkSession.builder\.appName(app_name)\.enableHiveSupport()\.getOrCreate()DataFrame创建DataFrameDataFrame是类似pandas库中的D
我有以下简单的SparkR程序，它创建一个SparkRDataFrame并从中检索/收集数据。Sys.setenv(HADOOP_CONF_DIR="/etc/hadoop/conf.cloudera.yarn")Sys.setenv(SPARK_HOME="/home/user/Downloads/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6").libPaths(c(file.path(Sys.getenv("SPARK_HOME"),"R","lib"),.libPaths()))library(SparkR)sc我能够成功创建它并查看信息，但是任何与获取数据相关的操作都会
