x²＋(y－√³x²)²＝1的博客

val df = sc.parallelize(Seq( (0,"cat26",30.9), (1,"cat67",28.5), (2,"cat56",39.6), (3,"cat8",35.6))).toDF("Hour", "Category", "Value")//或者从文件读取成Listval cols = List("Hour", "Value")scala> df.select(cols.head, cols.tail: _*).show+----+----

https://blog.youkuaiyun.com/u013084266/article/details/103610872

takeOrdered 案例package com.sgg.sparkCoreimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf, SparkContext}object SparkTrans012_takeOrdered { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkCo

背景：在 Spark 解析文件的时候，忽然报错 java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException。排查问题，也没发现有任何的异常。最后发现文件中，有一行数据的最后一个字段是空的，没有数据的，如下所示：95009,梦圆圆,女,18,MA95015,王君,男,18,MA95016,,男,18,MA95017,,男,18,id 为 95017 的这一行数据中，最后一个字段是空解决方式：在调用 split API 的时候，添加第二个参数为 -1（只要是小于0的数即

解决使用Navicat 打开 Linux远程连接mysql很慢的方法1.在linux 下暂时关闭 mysql服务service mysql stop2.找到目录 /usr 下的 my.cnf 在最后一行加入 skip-name-resolve 保存3.再次启动mysqlservice mysql start

https://www.cnblogs.com/icecola/p/11145957.htmlmapWithState是1.6版本之后推出的必须设置checkpoint来储存历史数据mapWithState和updateStateByKey的区别 : 他们类似,都是有状态DStream操作, 区别在于,updateStateByKey是输出增量数据,随着时间的增加, 输出的数据越来越多,这样会影响计算的效率, 对CPU和内存压力较大.而mapWithState则输出本批次数据,但是也含有状态更新.c

报错信息：Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Only one SparkContext may be running in this JVM (see SPARK-2243). To ignore this error, set spark.driver.allowMultipleContexts = true. The currently running SparkContext was created at: