我正在使用spark 1.3.1,我想以ORC格式以蜂巢形式存储数据。
在下面显示错误的行中,看起来orc不支持spark 1.3.1中的数据源。
dataframe.save("/apps/hive/warehouse/person_orc_table_5", "orc");
java.lang.RuntimeException: Failed to load class for data source: orc
at scala.sys.package$.error(package.scala:27)
at org.apache.spark
我正在尝试在Spark(2.3)中生成一个数据集,并将其编写为ORC文件格式。我正在尝试为ORC条带大小和压缩大小设置一些属性。我从那里得到了一些提示,所以发了帖子。但是spark没有遵守这些属性,并且我在生成的ORC文件中的条带大小比我设置的要小得多。
val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("App")
.set("spark.sql.orc.impl", "native")
.set("spark.sql.hive.convertMetastoreOrc",
我已经尝试解决这个问题很长一段时间了。不知道为什么我会有这个吗?仅供参考,我在AWS EMR群集上的群集上运行Spark。我调试过并清楚地看到了提供的目标路径...就像s3://my-bucket-name/一样。spark作业创建orc文件,并在创建分区后写入这些文件,例如:date=2017-06-10。有什么想法吗?
17/07/08 22:48:31 ERROR ApplicationMaster: User class threw exception: java.lang.IllegalArgumentException: Can not create a Path from an
加载空的orc文件夹时。不管怎样绕过这一步。
val df = spark.read.format("orc").load(orcFolderPath)
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Unable to infer schema for ORC. It must be specified manually.;
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource$$anonfun$7.apply(DataSource.scala:185)
at org.ap
而"spark.sql.orc.filterPushdown“等于false (默认情况下)。下面的语句花了3分钟执行。
val result = spark.read.schema(schema).orc("s3a://......./*")
result.select("a","b").where(col("a")===1318138224).explain(extended = true)
result.select("a","b").where(col("a")===
我正在尝试从Hive表中加载一些数据,其中一列如下:
id - bigint
当我将表加载到dataframe中并执行printSchema时,我看到Spark与Hive Metastore一致,即id是long类型。然而,当我尝试对表做任何事情时,我得到了这个错误:
SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 14.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 0.3 in stage 14.0 (TID 218, 10.139.64.41, execu
我有几个Spark作业,每天处理数千个文件。文件大小可能从MB到GB不等。完成工作后,我通常使用以下代码进行保存
finalJavaRDD.saveAsParquetFile("/path/in/hdfs"); OR
dataFrame.write.format("orc").save("/path/in/hdfs") //storing as ORC file as of Spark 1.4
Spark job在最终输出目录中创建了大量的小零件文件。据我所知,Spark为每个分区/任务创建零件文件,如果我错了,请纠正我。我们如何控制Spark创
我有一个外部的ORC表与大量的小文件,这是来自每天的来源。我需要将这些文件合并到更大的文件中。
我尝试将ORC文件加载到spark并使用覆盖方法保存
val fileName = "/user/db/table_data/" //This table contains multiple partition on date column with small data files.
val df = hiveContext.read.format("orc").load(fileName)
df.repartition(1).write.mode(SaveMod