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反序列化Avro Spark
我正在使用以下代码利用<code>dummy <- data.frame(categorical_1 = c("a", "b", "a", "a", " -
读取AVRO数据时,火花作业会引发空指针异常
火花作业在读取数据时抛出空指针异常。我正在获取avro数据并将其加入另一个数据集,但出现此错误 -
从Avro表中读取数据时发生sql sql错误
当我尝试使用spark-sql从avro表中读取数据时,出现此错误。 <pre><code>Caused by: java.lang.NullPointerException -
当新分区中的列多于旧分区时,如何从Avro中读取所有列?
我已经按日期和时间划分了Avro格式的数据,并且每小时都会收到新数据。新分区可以包含比旧分区更多 -
Pyspark 2.4.3,从Kafka读取Avro格式消息-Pyspark结构化流
我正在尝试使用PySpark 2.4.3从Kafka读取Avro消息。基于下面的基于流的堆栈链接,能够转换为Avro格式(to_avr -
如何从databricks中的avro文件创建数据框?
我已经使用spark.avro并从我的数据块中读取了avro文件,但是我看到的记录不是我想要的。这是我正在看的 -
提供程序org.apache.spark.sql.avro.AvroFileFormat无法实例化
无法从Spark Streaming应用程序向Kafka主题发送avro格式消息。在线提供的有关avro spark流示例代码的信息很少 -
使用Spark或Hive控制台从Avro表中读取异常-无法从文件架构“字符串”获取varchar字段的maxLength值
我在Hive中创建了2个表 <pre><code>CREATE external TABLE avro1(id INT,name VARCHAR(64),dept VARCHAR(64)) PARTITIONED BY (yoj V -
java.lang.IllegalAccessError:尝试访问方法org.apache.avro.specific.SpecificData。()V
AvroPlanCompleteTrigger是avro模式生成的pojo java类。当我们在本地运行时,代码可以工作。 Avro版本:1. -
将行rdd转换为通用记录rdd
我正在尝试将JavaRDD行转换为JavaRDD GenericRecord。我可以使用以下代码实现简单的模式。 <pre><code> Data -
如何在Java Spark中将avro文件作为对象列表读取
我有一个Avro文件,将其转换为代表对象后,我想对其进行读取和操作 我尝试在Java Spark中使用RDD和 -
使用Spark Write强制架构
我有一个avro格式的加密数据,它具有以下模式 <pre><code>{"type":"record","name":"Protec -
Spark Dataset mapGroups操作后,值类型为二进制,甚至在函数中返回String
环境: <pre><code>Spark version: 2.3.0 Run Mode: Local Java version: Java 8 </code></pre> spark应用程序尝试执行以 -
无法访问Scala中反序列化的嵌套式Avro通用记录元素
我正在使用结构化流(Spark 2.4.0)通过kafka读取avro消息并使用 融合架构注册中心以接收/读取架构 -
org.apache.avro.AvroTypeException:预期的记录开始。得到了VALUE_STRING
我正在执行从json到Avro Record的简单转换,但是我遇到了这个问题,尝试了很多方法,我从stackoverflow和在 -
尝试读取Avro文件并执行操作时,Spark应用程序中出现“ java.lang.OutOfMemoryError:Java堆空间”错误
平均大小约为44MB。 下面是纱线记录错误: <pre><code>20/03/30 06:55:04 INFO spark.ExecutorAllocationManager: -
Spark Scala:需要从avro文件(数据帧)的路径中获取条件数据
我有一个Avro文件,其中有一个数组类型的字段。以下是该字段的架构: { “ name”:“ -
Spark Avro文件编写
我是基于Java的Spark应用程序的初学者。 当前遇到了Spark Java应用程序avro编写问题,希望获得您的输 -
如何将spark.sql.Row转换为avro.generic.GenericRecord?
我有一个DataFrame,需要将其转换为Dataset [GenericRecord]。 -
将DataFrame写入Avro文件
我在服务器上这样启动pyspark命令shell: <pre><code>pyspark --packages org.apache.spark:spark-avro_2.11:2.4.0 </code></pr -
将avro jars复制到docker jars目录中
我正在学习spark我想使用avro数据文件,因为avro在spark外部。我已经下载了罐子。但是我的问题是如何将 -
使用Spark生成更少的架构
是否有一种方法可以从Apache Spark生成更少的avro模式?我可以看到一种使用apache avro库通过Java / Scala以及 -
在Spark中将Bytearray转换为字符串
我试图将JSON转换为二进制AVRO,最终在每个记录的前面都得到了bytearray类型。 在转换为string之前,如何 -
Spark:从DataFrame读取AVRO元数据
我使用Kafka Connect HDFS Sink提取了HDFS中保存的AVRO文件。 这是架构注册表项的一部分: <pre><code>{ -
如何使用pyspark读取avro文件
我正在尝试在jupyter笔记本中读取avro文件,但面临此问题。 <pre><code>Caused by: java.lang.ClassNotFoundExceptio -
Spark不从二进制文件读取所有记录
我正在尝试从S3读取Avro文件,如本<a href="https://spark.apache.org/docs/2.1.1/api/java/org/apache/spark/SparkContext.html#bin -
以avro格式将dataframe写入kafka主题以获取Spark <2.4吗?
Q1。考虑到我有一个数据帧<code>df</code>和一个架构<code>myschema</code>,我该如何继续以avro格式将该数据帧 -
Avro-为每个字段添加文档/说明
我们正在使用avro进行架构定义。是否可以为avro中的每个字段添加字段说明。我同意我们可以在记录级别 -
找到了接口org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext,但是期望使用类
脚本的单元测试代码 <pre><code>"execute" should "Script should write data in expected path " in { impli -
Spark反序列化行为对于from_avro很奇怪
我有一个只有1个类型为map的字段的模式: <pre><code>val jsonSchema = s""" |{"type": &#