Spark SQL入门:创建SparkSession时import spark.implicits._ 报错: error: value implicits is not a member of...
如下所示:
scala> import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.SparkSession
scala>
scala> val spark = SparkSession
spark: org.apache.spark.sql.SparkSession.type = org.apache.spark.sql.SparkSession$@614da024
scala> .builder()
res12: spark.Builder = org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder@11722350
scala> .appName("Spark SQL basic example")
res13: spark.Builder = org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder@11722350
scala> .config("spark.some.config.option", "some-value")
res14: spark.Builder = org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder@11722350
scala> .getOrCreate()
20/02/02 18:10:32 WARN SparkSession$Builder: Using an existing SparkSession; some configuration may not take effect.
res15: org.apache.spark.sql.SparkSession = org.apache.spark.sql.SparkSession@1062f767
scala>
scala> // For implicit conversions like converting RDDs to DataFrames
scala> import spark.implicits._
<console>:40: error: value implicits is not a member of object org.apache.spark.sql.SparkSession
import spark.implicits._
报错原因:代码格式有问题
解决办法:
调整代码格式,如下所示:
scala> import org.apache.spark.sql.SparkSession
scala> val spark = SparkSession.builder().appName("Spark SQL basic example").config("spark.some.config.option", "some-value").getOrCreate()
scala> import spark.implicits._
Spark SQL入门:创建SparkSession时import spark.implicits._ 报错: error: value implicits is not a member of...
Spark SQL入门:创建SparkSession时import spark.implicits._ 报错: error: value implicits is not a member of...如下所示:scala> import org.apache.spark.sql.SparkSessionimport org.apache.spark.sql.SparkSessio...
本文,Verisign实验室大规模数据分析基础设施的技术主管Michael通过示例对Kafka整合到SparkStreaming进行了详细讲解,更分享了该领域的现状和一些注意点。作者MichaelG.Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到SparkStreaming中。期间, Michael还提到了将Kafka整合到SparkStreaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark1.2版本中已发生了一些变化,比如HA策略:
最近自己在spark集群云顶DataFrames向HDFS集群写入文件时候的遇到了下边错误信息的问题
error: value write is not a member of org.apache.spark.sql.DataFrame
其实通过上述错误信息描述并不能第一时间来进行确定问题所在之处,通过仔细检查代码,发现并无不妥之处,参考网上了说的一些说的主要几个场景,包括隐式转换位置错误,case class定义位置错误等等,关于说引入隐式转换的位置顺序出问题这个思路时,当时也有一点点怀疑,因..
spark中 import scala.implicits._ 爆红问题scala导入隐式转换
scala导入隐式转换
spark中 import scala.implicits._ 爆红问题
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object QACollection {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkSession: SparkSession = SparkSession
DataFrame是一个分布式数据容器,除了记录数据以外,还记录数据的结构信息。
Dataset是一个由特定领域的对象组成强类型(typedrel)集合,可以使用函数(DSL)或关系运算(SQL)进行并行的转换操作。
Dataset可以认为是DataFrame的一个特例,并且Dataset和DataFrame都是懒加载的,只有触发行动算子才会执行操作。
二、创建sparkSQL的运行环境
def main(args: Array[String]): Uni
org.apache.poi JAR包,解决个人的
import org.apache.commons.beanutils.PropertyUtilsBean;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFCell;
import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFCellStyle;
import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFFont;
import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFPalette;
import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFRichTextString;
import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFRow;
import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFSheet;
import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook;
import org.
apache.poi.hssf.util.HSSFColor;
import org.apache.poi.hssf.util.Region;
import org.apache.poi.poifs.filesystem.POIFSFileSystem;
import org.apache.poi.ss.util.CellRangeAddress;
"The import org.apache.poi cannot be resolved"的问题
IntelliJ IDEA 2016.3.4
文章目录运行Spark程序在开发环境下运行Spark在集群环境中运行Spark在IDEA中打包工程(输出JAR)编译生成Artifact
运行Spark程序
在开发环境下运行Spark
import org.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}
object WorldC
mallcloud商城基于SpringBoot2.x、SpringCloud和SpringCloudAlibaba并采用前后端分离vue的企业级微服务敏捷开发系统架构。
qwmwysr:
Hadoop 从HDFS中删除文件、文件夹命令
光明的主:
Hadoop 从HDFS中删除文件、文件夹命令
光明的主:
WARNING: HADOOP_SECURE_DN_USER has been replaced by HDFS_DATANODE_SECURE_USER. Using value of HAD...
书香恋仁心: