Apache Spark是一个用Scala编写的开源分布式数据处理引擎，为用户提供统一的API和分布式数据集。 Apache Spark的用例通常与机器/深度学习，图形处理有关。
我试图列出启用 Iceberg 的目录中的所有表。 回到 Spark-Sql 工作 Spark.sql(s"使用 ${catalogName}.${databaseName}") val 表 = Spark.sql("显示表...
为目录中现有的 Iceberg 表注册新的元数据文件/快照 - Xtable
我目前正在使用名为 Apache Xtable 的相当新的软件包，它将一种开放表格式（iceberg、hudi、delta）的元数据转换为其余两种。这有效地允许
如何（或为何）推断只写 Spark 3 TableProvider 的架构？
我正在尝试在 Spark 3 中实现 TableProvider 以写入自定义格式。我对阅读不感兴趣，所以它看起来像： 类 MySpecialDataSource 扩展 TableProvider { 过度...
我尝试使用 Apache Spark 从 S3 读取 CSV 文件，但遇到以下错误： java.lang.NoClassDefFoundError：软件/amazon/awssdk/transfer/s3/progress/TransferListener 在jav...
无法从 Spark 连接到 S3 - AmazonS3Exception 状态代码：400
我正在尝试从 Spark（在我的 PC 上运行）连接到我的 S3 存储桶： val Spark = SparkSession .builder .appName("S3Client") .config("spark.master", "本地") .getOrCreate(...
Spark 中的 StreamQueryListener 不执行 onQueryProgress() 中的代码
我正在从 Databricks 增量表作为流读取数据并将其写入另一个增量表（使用屏幕截图中的控制台以便于调试），我想使用 StreamingQueryListener(...
Databricks 15.4 LTS 在连接到 Azure Key Vault 时抛出错误
我有一个在 Databricks 15.4（ARM 集群）上的 Java 17 上运行的 scala 应用程序，当执行以下代码时 导入 com.azure.security.keyvault.secrets.SecretClient 导入 com.azure.security.keyvault。
我的组织已转移到 Databricks，现在我陷入困境。 当我在 16GB 笔记本电脑上进行分析时，我可以将包含 1200 万行的 1GB 数据集读取到 R 会话中，并无需任何操作即可使用它...
如何在 PySpark 中使用隐式类型转换处理 from_json 中的字符串数字？
我有一个 PySpark DataFrame 架构，其中数量字段指定为 IntegerType。但是，当 JSON 数据包含数字的字符串表示形式（例如“30”）时，记录为
AWS EMR-EC2 集群上的 apache-beam 安装问题
我启动了一个AWS EMR-EC2集群，我在让apache-beam的sparkrunner工作时遇到问题。 我有一个将使用 apache-beam 的 python 脚本。我尝试过 aws emr add-steps 或 ssh ...
我一直面临着与让 delta-spark 直接与 S3 一起工作相关的兼容性问题，并希望获得一些建议。我已经尝试过 Spa 之间的数十种版本组合...
无法在 Spark 3.5.1 中配置 Hive Metastore 客户端 jar
我需要配置我的 Spark 3.5.1 应用程序，以便它使用特定版本的 Hive Metastore 客户端。 我在可以使用的文档中读到： Spark.sql.hive.metastore.jars Spark.sql.hive.metastore.
spark-shell 命令抛出此错误：SparkContext：初始化 SparkContext 时出错
Spark版本：3.2.0 Java版本：8 Python版本：3.7.3 斯卡拉：sbt-1.5.5.msi 我按照此链接执行了所有步骤：https://phoenixnap.com/kb/install-spark-on-windows-10 当我运行火花时...
我有这个玩具示例函数返回缓存的 Spark DataFrame (DF)： def foo(df): 尝试： 基础 = 复杂查询(df) base.cache() # 懒惰的c...
SparkConf SparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaDirectKafkaWordCount"); JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(sparkConf, Durations.seconds(2)); 设置
大家好，我今天有一个小问题，我想在创建空数据框时设置一些内容 如果我收到的 json 字段“数据”为空，我想设置一个空模式 ...
我有一张如下所示的表格，因为订单号是根据日期重复出现的，我只想读取其中一个最新日期。例如，在 pyspark 上获取 24/03/2022 的 A1 谢谢
我有一个虚拟机，上面有 Spark 1.3，但我想将其升级到 Spark 1.5，主要是因为 1.3 中没有某些受支持的功能。我可以升级 Spark
Pyspark DataFrame.write 到 SQL Server 不尊重 .option("truncate","true") 并覆盖现有表架构
我正在尝试将 Spark 数据帧写入现有的 SQL Server 表，以便在写入之前将其截断，保留架构（特别是索引、约束和列类型）。我的
假设有以下mapreduce作业 映射器： setup() 初始化一些状态 map() 将数据添加到状态，无输出 cleanup() 将状态输出到上下文 减速器： 将所有状态聚合为一个输出 如何