无法使用spark结构流计算文档数量
Spark结构流计算是一种基于Apache Spark的流式数据处理框架，它可以实时处理大规模的数据流。它的主要特点是高性能、可扩展性和容错性。
Spark结构流计算可以用于各种实时数据处理场景，包括实时分析、实时推荐、实时监控等。它可以处理多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
优势：
- 高性能：Spark结构流计算使用内存计算技术，可以在内存中进行数据处理，大大提高了计算速度。
- 可扩展性：Spark结构流计算可以通过添加更多的计算节点来扩展计算能力，适应不断增长的数据量和计算需求。
- 容错性：Spark结构流计算具有容错机制，可以自动恢复计算节点故障，保证数据处理的可靠性。
- 灵活性：Spark结构流计算支持多种数据源和数据格式，可以与各种数据存储和处理系统集成。
推荐的腾讯云相关产品： 腾讯云提供了一系列与Spark结构流计算相关的产品和服务，包括：
- 腾讯云数据工厂：提供了一站式的数据集成、数据开发和数据治理服务，可以方便地进行数据流的采集、转换和存储。
- 腾讯云流计算Oceanus：是一种基于Apache Flink的流式数据处理引擎，可以实时处理大规模的数据流。
- 腾讯云消息队列CMQ：提供了高可靠、高可用的消息队列服务，可以用于实时数据的传输和处理。
更多关于Spark结构流计算的信息，可以参考腾讯云的官方文档： Spark结构流计算文档
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目前，我正在将Cassandrarow RDD转换为dataframe：
val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(15))
val dstream = new ConstantInputDStream(ssc, ssc.cassandraTable("db", "table").select("createdon"))
import sqlContext.implicits._
dstream.foreachRDD{ rdd =>
val dataframeJobs = rdd.m
浏览 5提问于2017-05-30得票数 0
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我正在使用pyspark读取Kafka的流数据，然后我想将这些数据汇到mongodb。我已经包含了所有必需的包，但是它会引发以下错误
UnsupportedOperationException:数据源com.mongodb.spark.sql.DefaultSource不支持流写入。
以下链接与我的问题无关
下面是完整的错误堆栈跟踪
回溯(最近一次调用)：.option("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource"，“mongodb://localhost:27017/twitter.test”中的文件“/home/b3ds/kafka-sc
浏览 4提问于2018-06-04得票数 2
我试图使用Apache和Spark来流数据，但是我在代码的第24行中发现了一个错误：“无法解决”KafkaUtils“中的”KafkaUtils“方法”。我也尝试过使用KafkaUtils.createDirectStream，但这也不起作用。如何解决此错误？下面是我正在使用的文件
NumbersConsumer.java
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.streaming.Duration;
import org
浏览 12提问于2022-11-30得票数 0
我一直在开发Azure事件集线器的概念证明，使用Pyspark将json数据流到Azure Databricks笔记本。在我看到的示例中，我创建了我的粗略代码，如下所示，将数据从事件集线器接收到我将用作目的地的delta表
connectionString = "My End Point"
ehConf = {'eventhubs.connectionString' : connectionString}
df = spark \
.readStream \
.format("eventhubs") \
.options(**ehC
浏览 1提问于2019-11-12得票数 1
回答已采纳
我发现很多关于这个问题的常见问题，但没有用。
我是java和bigdata的新手，java依赖关系管理非常糟糕，因为me.You必须猜测应该使用哪个包和版本，如果第三方库什么都不告诉您，哪个包会发生冲突。
我想解析来自kafka主题的json数据并保存到hbase。
主码
package com.yizhisec.bigdata;
import com.yizhisec.bigdata.model.Traffic;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.ForeachWriter;
import or
浏览 6提问于2019-11-17得票数 1
我有一个Spark集群，总共有17个executors。我已经将Spark 2.1与Kafka集成在一起，并从topic中读取数据，例如：
val df = spark
.readStream
.format("kafka")
.options("kafka.bootstrap.servers","localhost:9092")
.options("subscribe","test")
.load
现在我想知道，当我以集群模式提交我的spark应用程序时，将分配多少个执行者(总共17个)来监
浏览 0提问于2018-09-05得票数 2
1回答
如何将火花数据写入动态流？
、、、、
我正在创建一个Dataframe从一个卡夫卡主题使用火花流。我想把“Dataframe”写成一位动作制作人。据我所知，目前还没有官方的API。但互联网上有多种API，但遗憾的是，它们都不适合我。火花版本: 2.2 Scala : 2.11
我尝试使用并构建jar。但是由于这个jar和spark之间的包名相互冲突而导致的错误。请帮帮忙。
###########这里是其他人的代码：
spark-shell --jars spark-sql-kinesis_2.11-2.2.0.jar,spark-sql-kafka-0-10_2.11-2.1.0.jar,spark-streaming-kafka
浏览 0提问于2019-07-08得票数 2
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1回答
我试着用kafka来设置Apache，并用本地语言编写了简单的程序，它失败了，无法从调试中找到答案。
build.gradle.kts
implementation ("org.jetbrains.kotlin:kotlin-stdlib:1.4.0")
implementation ("org.jetbrains.kotlinx.spark:kotlin-spark-api-3.0.0_2.12:1.0.0-preview1")
compileOnly("org.apache.spark:spark-sql_2.12:3.0.0")
imple
浏览 11提问于2021-12-26得票数 1
1回答
最近我一直在做Spark流媒体的性能测试。我在6个slaves中的一个上运行了receiver，并向集群提交了一个简单的字数统计应用程序(实际上我知道这种配置在实践中是不合适的，只是一个简单的测试).I分析了调度日志，发现近88%的任务被调度到receiver运行的节点上，并且局部性总是PROCESS_LOCAL，CPU利用率非常高。为什么Spark Streaming不跨集群分发数据，充分利用集群？我已经阅读了官方指南，但没有详细解释，特别是在Spark Streaming中。当任务在CPU繁忙的节点上时，是否会将流数据复制到另一个CPU空闲的节点上，并在该节点上启动新的任务？如果是这样，我
浏览 0提问于2015-07-21得票数 0
我惊讶地看到，Spark只在一个Kafka用户的情况下消耗了Kafka的数据，并且这个用户在驱动程序容器中运行。我很希望看到，Spark创建的消费者数量与主题中的分区数一样多，并且在executor容器中运行这些消费者。
例如，我有一个有5个分区的主题事件。我启动了我的Spark结构化流媒体应用程序，它消耗了这个主题，并写到HDFS上的Parquet。该应用程序有5个执行者。当检查由Spark创建的Kafka消费者组时，我发现只有一个消费者负责所有5个分区。此使用者使用驱动程序在机器上运行：
kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localho
浏览 1提问于2018-12-04得票数 11
1回答
我正在尝试将数据写入一个卡夫卡主题后，阅读了一个蜂巢表如下。
write_kafka_data.py:
read_df = spark.sql("select * from db.table where some_column in ('ASIA', 'Europe')")
final_df = read_df.select(F.to_json(F.struct(F.col("*"))).alias("value"))
final_df.write.format("kafka")\
浏览 0提问于2021-09-13得票数 4
回答已采纳
我使用Apache结构化流。结构化流是建立在Spark引擎上的可伸缩和容错的流处理引擎。由于它构建在Spark引擎上，这是否意味着spark.sql.adaptive.enabled适用于火花结构化流？
浏览 7提问于2022-04-30得票数 -1
1回答
我在4个CPU内核和8个线程上使用Spark2.4.0和Scala2.11。
我编写了以下应用程序：
package demos.spark
object WordCounter {
def main(args: Array[String]): Unit = {
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession
.builder
.master("local[4]")
.getOrCreate
import spark.impli
浏览 0提问于2018-12-23得票数 1
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您好，我正在尝试使用pyspark和kafka创建一个neo4j接收器，但由于某些原因，此接收器在neo4j中创建了重复项，我不确定为什么会发生这种情况。我希望只得到一个节点，但看起来它正在创建4个节点。如果有人有想法，请让我知道。
Kafka生产者代码：
from kafka import KafkaProducer
import json
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='10.0.0.38:9092')
message = {
'test_1': 'test_1',
&
浏览 0提问于2020-03-20得票数 1
我正在从Spark流迁移到结构化流，并且我面临以下代码的问题：
def processDataSet(inputDataset: Dataset[MyMessage], foobar: FooBar) = {
inputDataset.foreachPartition { partitionIterator =>
val filteredIterator = partitionIterator.filter(foobar.filter)
...
...
}
}
val streamingQuery = inputDatas
浏览 3提问于2017-07-06得票数 2
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对于ApacheSparkVersion2.1，我想使用Kafka (0.10.0.2.5)作为结构化流的源：
kafka_app.py：
from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.appName("TestKakfa").getOrCreate()
kafka=spark.readStream.format("kafka") \
.option("kafka.bootstrap.servers","localhost:6667") \
.o
浏览 4提问于2017-03-20得票数 2
回答已采纳
我为管道创建了一个集成测试，以检查是否生成了正确的CSV文件：
class CsvBatchSinkTest {
@RegisterExtension
static SparkExtension spark = new SparkExtension();
@TempDir
static Path directory;
//this checks if the file is already available
static boolean isFileWithSuffixAvailable(File directory, String su
浏览 3提问于2019-05-24得票数 7
回答已采纳
在目录下有多个文件的情况如下：
AT_BookingRequests_16102021_05082022.xlsx
AT_Bookings_16102021_05082022.xlsx
SWE_BookingRequests_08042019_05082022.xlsx
SWE_Bookings_06082020_05082021.xlsx
SWE_Bookings_06082021_05082022.xlsx
SWE_Bookings_08042019_05082020.xlsx
现在，我需要将它们加载到两个不同的表中(比如booking_request和订票)。文件夹中的数据每天都会被加载
浏览 3提问于2022-10-19得票数 0
--我知道类似的问题已经得到了简短的回答，但由于缺乏最低限度的reputation...hence，我无法在此补充我个人的怀疑--我在这里问它--
我想使用Apache + Kafka来处理Twitter数据。我为此创造了一个模式。但是当我运行它时，我会得到以下错误。我搜索了很多关于这个错误的地方，但是我无法得到我想要的解决方案，或者它没有工作。上一次我用较小的内存空间运行Spark时，我认为内存不足，但我仍然会遇到同样的错误。这是我收到错误的代码：
from kafka import KafkaConsumer
from pyspark.streaming import StreamingC
浏览 2提问于2019-12-29得票数 2
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1回答
我试图在我们的系统中扩展一个组件，并考虑在Storm(三叉戟)和Spark之间应该使用什么更好的方法。
因此，我们有两个大的集合，可以包含多达百万的事件存储在redis集群中。比如S1和S2。
现在从消息队列(Kafka )读取一条消息，需要查找S1和S2中的所有元素(基本上查找**S1∩S2 )。现在对于小集合，Redis本身可以高效地完成交集，但是我们预计这些集合的大小可以是百万.**。
为了解决上述问题，我们希望探索一些分布式计算框架(即Storm和Spark)。
我有一些经验，基本喷口和螺栓与风暴，并认为它将无法在这里有效地工作，因为我们将不得不写的逻辑交叉在我们的螺栓之一。探索如果三
浏览 0提问于2017-01-13得票数 0
5回答
我正在尝试使用Spark结构化流从Kafka主题读取XML数据。
我试着使用Databricks spark-xml包，但是我发现一个错误:这个包不支持流读取。有什么方法可以使用结构化流从Kafka主题中提取XML数据吗？
我现在的代码是：
df = spark \
.readStream \
.format("kafka") \
.format('com.databricks.spark.xml') \
.options(rowTag="MainElement")\
.option(&
浏览 19提问于2017-09-01得票数 6
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1回答
我们正在使用spark-eventhubs包结构化火花流来读取来自Azure IoTHub的消息。在某些情况下，星火检查点并不像我们所希望的那样工作。因此，我们希望能够手动设置起始偏移量。
我们的计划是在IoThub参数映射中手动分配偏移量，方法是通过以下任意一种设置：
"eventhubs.filter.offset" -> {"partitionKey1":"Offset1", ...}或
"eventhubs.startingOffsets" -> {"partitionKey1":
浏览 3提问于2017-10-12得票数 0
基于对Spark3.0，的介绍。应该可以设置"kafka.group.id“来跟踪偏移量。对于我们的用例，如果流火花作业失败并重新启动，我希望避免潜在的数据丢失。基于我之前的问题，我有一种感觉，在Spark3.0中的kafka.group.id是有帮助的东西。
但是，我尝试了火花3.0中的设置，如下所示。
package com.example
/**
* @author ${user.name}
*/
import scala.math.random
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.sp
浏览 2提问于2020-09-22得票数 6
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我有一个Kafka2.1消息代理，希望对Spark2.4中的消息数据进行一些处理。我想用齐柏林飞艇0.8.1笔记本进行快速原型。
我下载了结构化流()所必需的星火流-kafka-0-10_2.11.jar，并将其作为“依赖-工件”添加到齐柏林飞艇( Zeppelin )的“streaming”-interpreter(也处理%pyspark段落)中。我重新启动了这个解释器(还有齐柏林飞艇)。
我还把罐子装进了笔记本的第一段(我首先认为这不应该是必要的.)：
%dep z.load("/usr/local/analyse/jar/spark-streaming-kafka-0-10_2.
浏览 1提问于2019-07-19得票数 5
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2回答
我正在开发一个火花流作业(使用结构化流，而不是使用DStreams)。我从kafka收到一条消息，其中将包含许多带有逗号分隔值的字段，其中第一列将是一个文件名。现在，基于该文件名，我将不得不从HDFS读取文件，并创建一个数据文件并在该文件上进一步操作。这似乎很简单，但是seems不允许我在调用start之前运行任何操作。火花文档也引用了同样的话。
此外，还有一些Dataset方法无法在流数据集上工作。它们是将立即运行查询和返回结果的操作，这在流数据集中没有意义。
下面是我尝试过的。
object StructuredStreamingExample {
case class fil
浏览 3提问于2017-10-13得票数 1
1回答
使用阅读Kafka的Avro记录
、、、、
我正在使用 stream 2.3，并试图使用Dstreams (使用DStreams来获取特定的应用程序，而我们无法使用结构化流)从卡夫卡流中获取数据。
Kafka主题包含avro格式的数据。我希望使用Spark DStreams读取该数据，并将其解释为json字符串。
我想做这样的事，
val kafkaParams: Map[String, Object] = Map(
"bootstrap.servers" -> "kafka-servers",
"key.serializer" -> classOf[Strin
浏览 3提问于2022-11-23得票数 0
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当使用增加分区的函数时，似乎会生成空的stages，调用repartition时也会发生同样的情况，stages溢出spark UI，并且我无法跟踪真实的stages，这使得UI无用
我从字数统计示例中得到了相同的行为
我使用默认设置的spark 1.1.0
浏览 1提问于2015-01-21得票数 0
为了避免延迟和加快进程，我在spark流中构建了线程池。主程序列表如下：
stream.foreachRDD(rdd=> {
rdd.foreachPartition { rddPartition => {
val client: Client = ESClient.getInstance.getClient
var num = Random.nextInt()
val threadPool: ExecutorService = Executors.newFixedThreadPool(5)
val confs = new Configurati
浏览 0提问于2017-11-12得票数 1
我有一个Streaming设置，它消耗了一个Kafka主题，我需要使用一些使用的App，但是当我试图转换它时，我得到了以下内容
: org.apache.spark.sql.AnalysisException: Queries with streaming sources must be executed with writeStream.start();;
kafka
at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.UnsupportedOperationChecker$.org$apache$spark$sql$catalyst$anal
浏览 1提问于2019-03-05得票数 3
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我在运行无法连接到Kinesis数据源的胶水流式作业时遇到以下错误：
错误：
WARNING:root:StreamingQueryException caught. Retry number 10 ERROR:root:Exceeded maximuim number of retries in streaming interval,
exception thrown Parse yarn logs get error message:
StreamingQueryException: 'Error while Describe Streams\n=== Streaming Q
浏览 0提问于2020-09-08得票数 0
我试图从卡夫卡读取数据使用火花结构化流和预测形式的传入数据。我用的是我用Spark训练的模型。
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("Spark SQL basic example")
.master("local")
.getOrCreate()
import spark.implicits._
val toString = udf((payload: Array[Byte]) => new String(payload))
val sentenceDataFrame = spark
浏览 7提问于2017-10-03得票数 2
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我的设置：
scala:2.11.8
spark:2.3.0.cloudera4
我已经在我的.pom文件中添加了以下内容：
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming-kinesis-asl_2.11</artifactId>
<version>2.3.0</version>
</dependency>
然而，当我运行我的星火流代码来使用来自kinesis的数据时，它会
浏览 2提问于2018-11-29得票数 2
回答已采纳
我使用Spark2.2.0，并在windows上使用Spark结构化流时出现以下错误：
当没有streaming aggregations的streaming DataFrames/DataSets上有watermark时，不支持完整的输出模式。
浏览 0提问于2017-11-13得票数 2
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3回答
当我从Kafka主题创建一个流并打印它的内容时
import os
os.environ['PYSPARK_SUBMIT_ARGS'] = '--packages org.apache.spark:spark-streaming-kafka-0-8_2.11:2.0.2 pyspark-shell'
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.streaming.kafka impo
浏览 2提问于2019-12-08得票数 1
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1回答
我有一个spark流上下文从kafka读取事件数据的时间间隔为10秒。我想用postgres表中的现有数据来补充这个事件数据。
我可以用如下内容加载postgres表：
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val data = sqlContext.load("jdbc", Map(
"url" -> url,
"dbtable" -> query))
..。
val broadcasted = sc.broadcast(data.collect())
然后我可以像这样跨过它：
val db
浏览 0提问于2015-05-13得票数 13
2回答
我正在使用Spark2.0并尝试使用wholeTextFiles API来流文件。我的Spark程序正在成功地读取文件--文件夹中的第一批文件，但是我不能流到后面的一批文件。
请让我知道如何在使用WholeTextFiles API时流文件。
这是我的代码：
SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("My app")
.setMaster("local")
.set("spark.driv
浏览 4提问于2017-04-05得票数 0
2回答
星火流为每个执行的应用程序提供了部署的Web (运行应用程序的http://localhost:4040或已完成的应用程序的http://localhost:18080 )中的“流”选项卡，其中可以获得代表应用程序性能的图表，而使用Spark结构化流无法获得更多的图表。在我的例子中，我正在开发一个使用Spark结构化流的流应用程序，它是从Kafka broker读取的，我想获得每秒处理的记录的图表，比如在使用Spark流而不是Spark结构化流时可以获得的记录图，以及其他图形信息。
实现这一目标的最佳选择是什么？我正在使用Spark3.0.1(通过吡火花库)，并将我的应用程序部署到一个纱线集群
浏览 1提问于2020-10-01得票数 1
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--我尝试从Socket获取数据以附加到dataframe --我接收了数据并将其执行到Seq()中，但是当我使用forEach将它们附加到dataframe时，有一个问题--这是我的代码：
object CustomReceiver {
def main(args: Array[String]): Unit = {
StreamingExamples.setStreamingLogLevels()
// Create the context with a 1 second batch size
val spark: SparkSession = SparkS
浏览 2提问于2021-06-21得票数 0
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我想使用星火流，并连接它与卡夫卡。然而，我仍然得到了NoSuchMethodError: NoSuchMethodError错误，现在我只是不知道下一步该做什么。
我的设置：
Ubuntu 16.04
Scala 2.11
Kafka 2.11-1.0.0 (我也尝试使用2.11-0.10.0.0)
火花2.2.1
Hadoop 2.9.0
我甚至不能运行示例脚本：
from pyspark.sql import SparkSession, Row, SQLContext
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.stre
浏览 1提问于2018-02-09得票数 3
TL;DR
Spark显示不同数量的内核和内存，与我在使用submit时询问的内容不同。
更多详情：
我在独立模式下运行Spark1.6。当我运行火花提交时，我传递给它一个执行器实例，其中一个是执行程序的核心，另一个是驱动程序的核心。我希望发生的是，我的应用程序将运行2个核心总数。当我检查UI上的环境选项卡时，我发现它收到了我给它的正确参数，但是它似乎仍然使用了不同数量的核心。你可以在这里看到：
这是我使用的火花违约。
spark.executor.memory 5g
spark.executor.cores 1
spark.executor.instances 1
spark.dr
浏览 3提问于2016-06-13得票数 5
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问题
如何从CPU和内存使用的角度监视python工作进程。
详细信息
根据，一个火花工作者可以包含一个或多个python进程。
让我们假设，我们已经为每个运行在有多达200 g内存的工作人员上运行的执行器分配了40g内存。然后，根据这个文档化的设置："spark.python.worker.memory“，我们能够设置每个process可用的内存量。
引用自spark.python.worker.memory设置描述：
聚合期间每个python工作进程使用的内存量，格式与JVM内存字符串相同(例如512 m，2g)。如果聚合期间使用的内存超过此数量，它将将数据泄漏到磁盘中。
浏览 4提问于2017-04-08得票数 4
4回答
我有一个Spark流应用程序，它将其输出写入HDFS。
我可以采取什么预防措施和策略来确保这个过程不会产生太多的小文件，并在HDFS Namenode中造成内存压力。Apache是否提供任何预先构建的解决方案以避免HDFS中的小文件。
浏览 0提问于2018-06-05得票数 2
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2回答
我是新的火花和卡夫卡和我有一个稍微不同的使用模式火花流与卡夫卡。我在用
spark-core_2.10 - 2.1.1
spark-streaming_2.10 - 2.1.1
spark-streaming-kafka-0-10_2.10 - 2.0.0
kafka_2.10 - 0.10.1.1
连续事件数据正在被流到一个kafka主题中，我需要从多个火花流应用程序中处理这个主题。但是当我运行星火流应用程序时，只有其中一个接收数据。
Map<String, Object> kafkaParams = new HashMap<String, Object>(
浏览 3提问于2017-08-29得票数 4
回答已采纳
我有以下代码，无法使用以下方法向Mongo写入数据。我甚至没有看到在MongoDB中填充数据库或集合名称。好像有什么不对劲。当我运行此代码时，没有任何例外。
private SparkSession sparkSession;
SparkConf sparkConf = new SparkConf();
sparkConf.setMaster(Configuration.getConfig().getString("spark.master"));
sparkConf.set("spark.mongodb.input.uri",
浏览 9提问于2017-09-12得票数 1
我想使用结构化流和PySpark一起运行Spark应用程序。
我使用星火2.2和卡夫卡0.10版本。
如果出现以下错误，我将失败：
java.lang.IncompatibleClassChangeError:实现类
spark-submit命令，如下所示：
/bin/spark-submit \
--packages org.apache.spark:spark-streaming-kafka-0-10_2.11:2.2.0 \
--master local[*] \
/home/umar/structured_streaming.py localhost:2181 fo
浏览 5提问于2017-08-22得票数 3
1回答
好的，如果运行以下命令，我得到了相同的错误Unable to connect to zookeeper server within timeout: 10000：spark-submit --jars spark-streaming-kafka-0-8-assembly_2.11-2.4.4.jar receiver_based.py localhost:9092 test2
如果我按照上面文章中的解决方案更改localhost:2181而不是localhost:9092，那么现在似乎动物园管理员已经连接到了，但是我无法使用这个命令spark-submit --jars spark-strea
浏览 1提问于2019-12-15得票数 1
1回答
我开始学习火花，并有一个困难的时间理解背后的合理性结构化流在星火。结构化流将到达的所有数据视为无界输入表，其中数据流中的每个新项都被视为表中的新行。下面的代码将在传入的文件中读取到csvFolder。
val spark = SparkSession.builder.appName("SimpleApp").getOrCreate()
val csvSchema = new StructType().add("street", "string").add("city", "string")
.add("z
浏览 2提问于2017-05-20得票数 5
回答已采纳
我正在努力使流式和批处理数据文件的联合操作。但是，我发现了以下错误：
无法从用户代码中抛出错误: org.apache.spark.sql.AnalysisException:不支持流和批处理DataFrames/数据集之间的联合；
这个特性在Stream中还不支持吗？
谢谢。
浏览 0提问于2019-08-23得票数 1
回答已采纳
在纱线上运行spark作业后，作业在大约9小时后失败，并显示
org.apache.spark.SparkException: Task failed while writing rows
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DynamicPartitionWriterContainer.writeRows(WriterContainer.scala:446)
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.InsertIntoHadoopFsRelationCommand$$anonfun$r
浏览 1提问于2017-06-13得票数 2
我正在尝试执行一个以Twitter为源的Spark Streaming示例，如下所示：
public static void main (String.. args) {
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Spark_Streaming_Twitter").setMaster("local");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
JavaStreamingContext jssc = n
浏览 0提问于2014-07-02得票数 26
回答已采纳
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