这样读文件后，第一行存在，如果不读取第一行，该如何写？
Spark textFile 不读取文件第一行
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u54782509 2017-05-07 10:57关注跳过第一行:
lines = sc.textFile('path_to_data')
header = lines.first()
lines = lines.filter(row => row != header)本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?评论 打赏解决 6无用 1举报 分享
- 2017-05-07 10:30回答 3 已采纳 跳过第一行: lines = sc.textFile('path_to_data') header = lines.first() lines = lines.filter(row =>
- 2021-08-03 17:06回答 2 已采纳 先看看hadoop集群有没有正常开启，检查hdfs路径有没有问题
- 2018-05-18 09:25回答 2 已采纳 如果程序中读取的是本地文件，那么，要在所有的节点都有这个数据文件，只在master中有这个数据文件时执行程序时一直报找不到文件 解决方式1：让每个Worker节点的相应位置都有要读取的数据文件。
- 2023-02-13 15:41听箫的博客 其实Spark core无论是读取hdfs还是读取本地文件都会以hadoopfile的形式进行读取，不同点在于读取本地文件时可以通过在resources文件中放入hdfs-site.xml文件设置fs.local.block.size参数来控制blocksize大小，而读取...
- 2023-01-17 22:05回答 2 已采纳 这是一个连接Doris服务器失败的错误，具体原因可能是Doris服务器无法连接或网络故障导致的。
- 2022-06-23 13:55回答 1 已采纳 Hadoop和Spark都是处理大数据的框架。就象你说关系型数据库，这只是一个概念，但是代表了一系列的含意，比如数据是结构化的，基于关系模型存储的。而MySQL、Oracle、SqlServer这些就
- 2017-05-12 07:18回答 1 已采纳 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
- 2022-10-30 16:26-北天-的博客 大数据编程实验，利用本地搭建的伪分布式集群进行HDFS常用操作和Spark读取文件系统数据的操作。
- 2022-12-15 15:54
Spark 读取 Hive 数据报错 NoSuchMethodError : org.apache.spark.sql.catalyst.catalog.SessionCatalog
hive
spark
大数据
回答 1 已采纳 22/12/15 15:32:44 INFO SparkContext: Invoking stop() from shutdown hook集群资源不足，且动态资源分配申请的executors、内存 - 2022-05-19 19:51回答 3 已采纳 你用的beeline方式连接的吧 beeline连接是有限的当连接超出的时候就会出问题 你尝试一下 直接连接hivecli 应该会好一点
- 2021-07-16 08:59回答 1 已采纳 第一种：是spark节点的内存满了，加大执行内存，内存可以在spark的配置文件—>spark-env.sh中可以看到。这个配置文件路径在：/usr/local/spark-2.4.0-bin-
- 2020-06-06 18:09Mid-Sep的博客 巧用read.format.option其他说明解决 其他说明 目的是为了用spark做可视化分析 ...textFile.filter(line => line !=header) 不知为何，我的python好像拒绝给我识别 > 解决 先用 df=spark.read.format("csv").op
- 2018-09-11 10:53回答 4 已采纳 读取数据文件的接口不是有SparkContext的textFile么，读取本地文件只是需要指明file://即可（但是要保证所有节点本地上都有该文件，路径一致）， 所以一般不会去读取本地的数据文件，
- 2020-07-02 15:04xuexue1_1的博客 作者：越走越远的风 ...来源：简书 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 话不多说，直接上代码 ...val conf = new SparkConf().setAppName(...val rdd = sc.textFile("E:\\fandf\.
- 2020-09-03 14:03CodeShelby的博客 textfile从文件系统中读取文件，基于读取的数据，创建HadoopRDD！ object Spark02_RDD_File { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("File...
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