纱线的哪些功能使它比Spark独立模式运行的多租户群集仅运行Spark应用程序？也许除了身份验证之外。
在Google有很多答案，漂亮...
pyspark中有一个函数:
def sum(a，b):
c = a b
退货c
它必须在使用spark sql的非常大的dataframe的每个记录上运行:
x = sum(df.select["NUM1"].first()["NUM1"]，df.
我想在一些小的运动项目上工作，我希望使用databricks集群。可以做到这一点。我希望有一些方法可以通过databricks-connect实用程序连接databricks集群。J...
我使用spark-sql 2.4.x版本，datastax-spark-cassandra-connector Cassandra-3.x版本。和卡夫卡一起。
我的汇率元数据如下:
val ratesmetadatadf=s。。
我有一个要求从spark读取蜂巢表，这是ACID启用。
Spark by native不支持读取ORC文件是ACID启用，唯一的选项是使用spark jdbc。
我们也可以使用蜂巢
当我将 “startingOffsets” 设置为 “最新” 时，我的Spark结构化流作业工作正常。当我简单地将其更改为 “最早” 时 & 指定了一个新的 “检查点
我们目前的项目与jdk8，Cent7，Spark 2.3.1和MESOS 1.4.1。我们正在升级到jdk11无头和RHEL7，Spark 3.0.0和Mesos 1.9.0。
在我使用升级创建的新集群上，
我需要加入两个Spark dataframes，并将结果返回到Hive。以下是数据框架:
Dataframe1: Cassandra table - PARTITION和聚类键 :( ID，PART_NBR)
val df1 = spark.read.Fo…
我有2个数据库，它们具有相同的模式
Df1
Col1 col2
23 89
Df2
Col1 col2
57 72
我想从df2 rowwise中减去df1。所以我想看看
结果
Col1 col2
34...
火花 (2.4.5) 在尝试执行类似如下所示的select查询时，会引发以下错误。
Org.apache.spark.sql.AnalysisException: 未定义函数: 'coalesce'这个功能...
我得到两个RDD，想concat并组合成一个RDD如下:
Rdd_1 = ['a1 '，'a2'，'a3'，'a4'，'a5'，]
Rdd_2 = ['b1 '，'b2'，'b4'，'b4'，'b5'，]
# Concat并将这两个rdd合并为一个
...
我是Pyspark的新手。我试图运行pyspark代码。我运行了一个名为 “time.py” 的代码，因为pyspark现在无法运行。我得到下面的错误。
Traceback (最.
我正在运行一个简单的spark-scala代码:-
Val df = spark.read.json("/home/files/data/date_20200811.json")
Df.Persent
If (!df.head(1).isEmpty){
Val validDF = df.where("status = OLD")
Va.
我试图从spark-shell直接访问spark属性-或者以编程方式访问。我不想依赖Spark Web UI。
更重要的是，通过命令行d设置启动时的执行程序数量.
在spark上寻找kedro气流实现。该插件现在可用于spark吗？
查看了PipelineX但在spark上找不到相关的例子？
Spark Dataset.as函数对未找到的列抛出异常-org.apache.spark.sql.AnalysisException: 无法解析 'attr_3' 给定输入列: [attr_1，attr_2];
Case class SomeCaseClass(at.
我正在研究应用程序，以便将不同来源的数据引入parquet格式的数据湖 (HDFS)。
我们有多个批处理作业，我们还添加了一些流媒体作业。
我在Pyspark中使用GBTRegressor算法 ( https://spark.apache.org/docs/2.2.0/api/java/index.html?org/apache/spark/ml/regression/GBTRegressor.html )，有500棵树，我使用
我有spark sqls像下面这样:
Select * from db::table;
但是spark无法识别db::table，所以我尝试以下策略
使用自定义函数将db::table加载到DataFr中.
我们正在使用Spark 2.4.5在Kubernetes集群上运行spark Streaming应用程序。
应用程序通过Kafka主题接收大量数据 (每3ms一条消息)。4遗嘱执行人.
我在spark数据帧上做简单的计数操作时收到以下错误。
Org.apache.spark.SparkException: 由于阶段失败导致作业中止: 4的序列化结果的总大小.
问题
什么是管理Spark表的架构的最佳方式？你看到选项2有什么缺点吗？你能提出更好的选择吗？
我看到的解决方案
选项1: 保留单独的定义.
有没有办法从dataframe重新分区获得确定性的结果而不排序？在下面的代码中，我在执行相同操作时得到不同的结果。
从pyspark.sql.functions导入
在分析spark作业的yarn launch_container.sh日志时，我被日志的某些部分弄糊涂了。
我会在这里一步一步地指出这些问题
当您将使用spark-submit提交spark作业时
我试图用不同的列来联合两个Spark dataframe。为此，我提到了以下链接:-
如何对具有不同数量列的两个数据帧执行union.
我在Pyspark中得到一个错误:
分析异常: u 'resolved attribute(s) 第 5230 周缺失
经度 #4976，地址 #4982，分钟 #4986，方位角 #4977，省 #4979，
Action_type #4972，user_id #4969，week #.
我正在使用delta lake (“io.de lta” % % “delta-core” % “0.4.0”) 并在foreachBatch中合并，如下所示:
ForeachBatch { (s，batchid) =>
DeltaTable.alias("t")
。合并 (
S.as("s")，.
Hive表属性:
| 行格式SERDE |
| 'Org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.MultiDelimitSerDe' |
| 与SERDEPROPERTIES ( .
在我的用例中，我需要在spark结构化流中执行多个聚合。虽然到目前为止还没有直接支持 2.4.x，但是已经看到了这个线程 (Spark中的多个聚合
我试图运行一个spark scala程序，其中我使用了 “import org.apache.spark.int ernal.Logging”。
程序在本地运行良好，直到我尝试构建一个fat jar并添加了assembb.
我有一个下面的代码写在pyspark，基本上做一定的转换。
Df2 = df1.select('*'，F.explode(F.col('usedata')).alias('UseData1' ))\
。Select ('*'，F.explode(F.col('
如何在Spark SQL查询中仅按月份和日比较 2 个日期？我的表有 2 列，date1 和date2。我需要比较它们来检查date1 (组合) 的dd & MM部分是否更大.
我正在尝试升级到Spark 3.0.0 (Java 11)
以前在Spark 2.4.6，Scala 2.11 中工作的代码现在因错误
线程 “main” org.apache.spark.SparkException中的异常:.
我的Spark结构化流应用程序运行了几个小时之前，它失败了这个错误。
Java.lang.IllegalStateException: Partition [partition-name] 偏移量从 361037 改为 355053，.