3.Spark Sql

最新推荐文章于 2023-01-13 09:46:33 发布
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分类专栏： Spark
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3.Spark Sql

Spark ：AnalysisException: Required attribute 'value' not found;
九师兄
09-20 2277
1.背景 spark 2.4 写入到kafka报错，代码如下。 @Test def kafkaToKafkaTest1(): Unit ={ val host = "localhost" val port = "9997" logInfo(String.format("监听主机：%s,端口：%s", host, port)) val spark = S...
java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.spark.sql.internal.StaticSQLConf$
lukabruce的博客
11-28 2598
Bug描述： Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/spark/sql/internal/StaticSQLConf$ at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder.getOrCreate(SparkSession.scala:938) at ...
Caused by: org.apache.spark.sql.AnalysisException: Invalid number of arguments for function regexp_r...
weixin_35750747的博客
01-13 869
这个错误消息表明在第 2 行第 2 位置发现了无效的参数数量，导致的原因是在使用 regexp_replace 函数时，预期的参数数量应该是 3 或 4 个，但实际上只有 2 个。 ...
【spark】异常：org.apache.spark.sql.AnalysisException: resolved attribute(s)
lsr40的博客
04-08 2万+
本人菜鸟一只，天天写bug，今天又来记录一个解决了的bug！ 业务逻辑： 1、从一张行为表中，抽取有特点行为的用户 2、将这部分用户id拿到之后保存 3、然后再将这部分用户id关联回行为表，获得这部分用户的所有行为 具体代码我就不贴出来了，应该比较简单吧，就是读取行为表，过滤特定的行为，然后将这部分数据去重就得到特定行为的用户，最后把这些用户关联回行为表，就拿到了这部分特定用户的行为 ...
使用sparksql往kafka推送数据
weixin_30888707的博客
04-22 901
一、相关配置参数 1.同级目录resource文件夹下配置 brokers_list=kafkaxxx02broker01:9092,kafkaxxx02broker02:9092,kafkaxxx02broker03:9092 2.topic： last_member_info 3.流程 从hive表中读取相关字段，封装成json格式，抛kafka 二、相关代码(scala) ...
在IDEA中调试运行Spark SQL
美伊小公主的超级奶爸的专栏
08-04 7544
昨晚想通过调试的方式阅读一下Spark SQL的源码， 用spark-sql命令行需要跨进程调试，太麻烦，于是尝试了一下在IDEA中运行和调试. 结果不出所料，虽然最终可以在IDEA中成功运行了，不过中间还是遇到了不少问题，在这篇文章中总结一下. 应用程序比较简单: case class Person(name: String, value: String) object SparkS
【解决方案】pyspark 初次连接mongo 时报错Class not found exception:com.mongodb.spark.sql.DefaultSource
01-20
 df = spark.read.format(com.mongodb.spark.sql.DefaultSource).load()  File /home/cisco/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/python/lib/pyspark.zip/pyspark/sql/readwriter.py, line 165, in load  
Spark读取hive数据报Error while instantiating 'org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionState
weixin_42963290的博客
04-11 4219
错误如下： Exception in thread "main" java.lang.reflect.InvocationTargetException at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(Nati...
spark udf报错 java.lang.UnsupportedOperationException: Schema for type org.apache.spark.sql.Row is not
yy的博客
01-06 1159
udf 输入Row 输出Row 我的输入数据类型: array<array<struct<column1:bigint,column2:string,column3:string,column4:string,column5:bigint,column6:bigint>>> 输出数据类型: array<struct<column1:bigint,column2:string,column3:string,column4:string,column5:b
org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaMicroBatchReader.createDataReaderFactories()Ljava/util/List；
mjjyszazc的博客
12-15 2213
在windows本地用 IDEA 测试StructuredStreaming集成kafka的代码时,出现以下异常报错： Exception in thread "stream execution thread for [id = 02953159-7c16-4aca-aa16-e2f40ed96488, runId = 539b97c0-2092-47a0-b5c1-8460383c5128]" java.lang.AbstractMethodError: org.apache.spark.sql.kafk
Spark SQL加载kafka数据并将查询结果写出到kafka的执行过程
初心江湖路的博客
08-28 4701
说明：本文意在对源码进行分析，说明Spark SQL加载kafka数据并将查询结果写出到kafka的过程，如果错误，欢迎指出，大家共同进步 ^ _ ^。 一、加载kafka数据的代码样例 // 这段代码加载kafka数据源，指定了数据源格式，topic、bootstrap server、offset信息等 Dataset<Row> dataset = this.sparkSession...
关于在使用sparksql写程序是报错以及解决方案：org.apache.spark.sql.AnalysisException: Duplicate column(s): "name" found,
qq_32253371的博客
02-11 7063
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("Load_Data") val sc = new SparkContext(conf) val ssc = new sql.SparkSession.Builder() .appName("Load_Data_01") .master("local[2]"...
Sparksql 一个错误：org.apache.spark.sql.AnalysisException: character '　' not supported here;
mtj66的博客，交流WX:SpringBreeze1104
09-21 2万+
遇到如下错误，但是在hive中单独运行，或者是在spark-shell中单独运行的也是毫无问题的，为何偏偏在sparksql中出问题，而且不存在所说的那个 character ’　’ 。 还有就是我这个临时表本来是采用insert overwrite的也是正确的。 或许应该是，解析有点问题。错误日志： Exception in thread “main” org.apache.spark.sq
spark 2.X 疑难问题汇总
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12-29 3万+
当前spark任务都是运行在yarn上，所以不用启动长进程worker，也没有master的HA问题，所以主要的问题在任务执行层面。 作业故障分类 故障主要分为版本，内存和权限三方面。 - 各种版本不一致 - 各种内存溢出 - 其他问题 版本不一致 1）java版本不一致 报错：java.lang.UnsupportedClassVersionError: com/im
IDEA中使用Spark SQL 连接Hive
炼剑
04-15 2万+
IDEA中使用Spark SQL 连接HiveSpark SQL命令行模式是可以直接连接Hive的，Hive的安装和mysql作为metastore配置可以参考文章。将hive-site.xml复制到Spark-Home/conf目录下即可。但是通常我们需要使用IDEA开发调试程序，在IDEA中连接Hive有些需要注意的地方，这里记录一下，折腾了一下午。1. 复制hive-site.xml将Spar
Spark读取Kafka因为序列化引起的问题:org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQueryException: null
九师兄
07-04 2163
背景 从kafka读取数据然后写入到kafka，但是报错，公司的插件化开发，这里手写代码复现一下这个错误 @Test def kafkaToKafkaTest(): Unit ={ val spark = SparkSession.builder.appName("JavaStructuredKafka").master("local[4]").enableHiveSupport...
springboot尿毒症健康管理系统的设计与实现论文
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关于多视图几何的论文，以及与点云深度学习相关的文章
08-12
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/a447291460bd 关于多视图几何的论文，以及与点云深度学习相关的文章（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
package com; import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.SparkSession; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1; import org.apache.spark.sql.types.DataTypes; import static org.apache.spark.sql.functions.col; public class SparkClean { public static void saveParquet(SparkSession spark) { /********** Begin **********/ //读取json文件 //清洗字段为空或字段值为空的数据 //自定义函数，对薪资进行计算 //注册为临时表 //使用该函数并将其存入parquet文件中 /********** End **********/ } }
03-28
### 如何在 Spark 中实现特定操作 #### 读取 JSON 文件 为了从 JSON 文件中加载数据，可以使用 `DataFrameReader` 的 `.json()` 方法。这允许指定路径来加载 JSON 数据并将其转换为 DataFrame。 ```java import org.apache.spark.sql.SparkSession; import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row; // 创建 SparkSession SparkSession spark = SparkSession.builder() .appName("ReadJSONExample") .getOrCreate(); // 加载 JSON 文件 Dataset<Row> jsonDF = spark.read().json("path/to/json/file.json"); ``` 上述代码片段展示了如何通过提供文件路径来读取 JSON 文件[^1]。 --- #### 清理空字段 可以通过过滤掉包含 NULL 或空白值的记录来清理数据集中的空字段。以下是具体方法： ```java import static org.apache.spark.sql.functions.*; // 假设我们有一个名为 "name" 和 "age" 的列 Dataset<Row> cleanedDF = jsonDF.filter(col("name").isNotNull() && col("age").isNotNull()); ``` 这里利用了 `filter()` 函数和条件表达式来移除任何具有 NULL 值的行[^2]。 --- #### 创建和应用 UDF 用户定义函数（UDF）可以在 Spark SQL 中用于执行自定义逻辑处理。下面是如何注册和调用 UDF 的例子： ```java import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1; // 注册 UDF spark.udf().register("multiplyByTwo", (UDF1<Integer, Integer>) x -> x * 2, DataTypes.IntegerType); // 应用 UDF 到某一列 Dataset<Row> udfAppliedDF = cleanedDF.withColumn("doubled_age", callUDF("multiplyByTwo", col("age"))); ``` 这段代码演示了如何创建一个简单的倍增器 UDF 并将其应用于现有的年龄列上[^3]。 --- #### 将结果保存为 Parquet 格式 最后一步是将经过清洗和变换的数据存储回磁盘作为 Parquet 文件。这是通过 `DataFrameWriter` 实现的： ```java udfAppliedDF.write() .mode("overwrite") // 如果目标位置已存在，则覆盖它 .parquet("output/path/parquet"); ``` 以上代码说明了如何设置写入模式并将最终的结果保存成高效的 Parquet 文件格式。 --- ### 总结 整个流程涵盖了从原始 JSON 输入到结构化数据帧的操作链路设计，包括但不限于数据导入、质量控制以及扩展功能开发等方面的内容。这些技术共同构成了基于 Apache Spark 进行大数据分析的核心能力之一。
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