我是新的火花流，我不明白地图如何工作。我想从一个流排队一些问题后，我从一个构造函数，因此我写它传递的是： val data = inp.flatMap(_.split(","))
val points = data.map(_.toDouble)
val queue: Queue[Point] = new Queue[Point]
points.foreachRDD(rdd => {
rd
我试图计算位数计算位数高效的算法（可近似具有一定精确度保证或错误边界）一个巨大的数据集（万亿字节的数据）。我如何有效地计算分位数。要求是 1) Can be computed efficiently (one-pass) or in a distributed way (merging)
2) High accuracy (or at least can be controlled)
3) C
Spark和Scala的新手。试图达到以下。我的消息看起来像以下（钥匙，ID，版本，dataObject时） val transformedRDD = processedMessages.flatMap(message => {
message.isProcessed match {
case true => Some(message.key, message.id, mes
我试图实现包含容错的Kafka应用程序的Spark Streaming。当我重新启动应用程序时，它会读取重新启动前已读取的消息，并且我的计算出错了。请帮我解决这个问题。 这是用Java编写的代码。 public static JavaStreamingContext createContextFunc() {
SummaryOfTransactionsWithCheckpoints a