我已经有一个带有Yarn的集群，配置为使用core-site.xml中的自定义Hadoop文件系统:fs.custom.implpackage.of.custom.class.CustomFileSystem我想在这个Yarn集群上运行一个Spark作业，它从这个CustomFilesystem读取一个输入RDD:finalJavaPairRDDfiles=sparkContext.wholeTextFiles("custom://path/to/directory");有什么方法可以在不重新配置Spark的情况下做到这一点？即，我能否将Spark指向现有的core-site.xml，
我在Spark中发现了这个功能，它允许您在spark上下文中安排不同的任务。我想在一个程序中实现这个特性，在这个程序中我映射我的输入RDD(fromatextsource)到一个键值RDD[K,V]随后生成一个复合键值RDD[(K1,K2),V]和一个包含一些特定值的过滤RDD。进一步的管道涉及在RDD和join操作上从MLlib调用一些统计方法，然后将结果外部化到磁盘。我正在尝试了解spark的内部公平调度程序将如何处理这些操作。我尝试阅读作业调度文档，但对pools、users和tasks的概念感到更加困惑。pools到底是什么，它们是特定的'tasks'可以组合在一起还是它们是l
我有一个使用SparkStreaming创建的摄取管道，我想将RDD作为大型非结构化(JSONL)数据文件存储在hadoop中，以简化future的分析。将astream持久化到hadoop而不会产生大量小文件的最佳方法是什么？(因为hadoop不适合这些，而且它们使分析工作流程复杂化) 最佳答案 首先，我建议使用可以像Cassandra一样处理这种情况的持久层。但是，如果您对HDFS死心塌地，那么themailinglisthasanansweralready您可以使用FileUtil.copyMerge(来自hadoopfs)A
我有一个简单的ApacheSpark应用程序，我在其中从hdfs读取文件，然后将其通过管道传输到外部进程。当我读取大量数据(在我的例子中文件大约有241MB)并且我没有指定最小分区数或将最小分区数指定为4时，我收到以下错误:Exceptioninthread"main"org.apache.spark.SparkException:Jobabortedduetostagefailure:Task1instage0.0failed4times,mostrecentfailure:Losttask1.3instage0.0(TID6,ip-172-31-36-43.us-west-2.co
我有一个日志系统，日志以时间戳命名。例如:logs/2015/05/08/21logs/2015/05/08/22logs/2015/05/08/23logs/2015/05/09/00logs/2015/05/09/01logs/2015/05/09/02logs/2015/05/09/04logs/2015/05/09/05现在我需要选择一系列目录作为我任务的输入。例如(注意05/09/03少了，这是正常的)logs/2015/05/08/22logs/2015/05/08/23logs/2015/05/09/00logs/2015/05/09/01logs/2015/05/09/
我有3个RDD需要加入。valevent1001RDD:schemaRDD=[eventtype,id,location,date1][1001,4929102,LOC01,2015-01-2010:44:39][1001,4929103,LOC02,2015-01-2010:44:39][1001,4929104,LOC03,2015-01-2010:44:39]valevent2009RDD:schemaRDD=[eventtype,id,celltype,date1](不按id分组，因为我需要4个日期，具体取决于celltype)[2009,4929101,R01,2015-01
目前我正在使用MahoutRowSimilarityJob进行一些文档相似性分析。这可以通过从控制台运行命令“mahoutrowsimilarity...”轻松完成。但是我注意到这个作业也支持在Spark引擎上运行。我想知道如何在Spark引擎上运行这个作业。 最佳答案 您可以在spark中使用MLlib替代mahout。MLlib中的所有库都以分布式模式处理(Hadoop中的Map-reduce)。在Mahout0.10中，使用spark提供作业执行。更多细节链接http://mahout.apache.org/users/spa
我们数据中的一个字段是非英语语言(泰语)。我们可以将数据加载到HDFS中，运行时系统会正确显示非英文字段:hadoopfs-cat/datafile.txt但是，当我们使用Spark加载显示数据时，所有非英文数据都显示????????????????我们在运行Spark时添加了以下内容:System.setProperty("file.encoding","UTF-8")有没有人看过这个？在Spark中使用非英文数据需要做什么？我们在Ubuntu14.04上运行Spark1.3.0、Scala2.10.4。我们运行测试的命令是:valtextFile=sc.textFile(input
我正在安装hadoop的GoogleCloudPlatform上做一个项目。我在scala中编写了一个程序，并使用sbt的汇编指令创建了一个可执行JAR现在我必须上传并在我的平台上运行它。我尝试使用命令spark-submit--class"Hi"provaciao.jar但即使它在sparkstandalone上本地工作，我也会收到错误消息。我用的是spark的1.1.0版本，hadoop的2.4版本这是我的错误日志marooned91_gmail_com@hadoop-m-on8g:/home/hadoop/spark-install/bin$spark-submit--class
我已经使用hadoop-put命令将一个csv文件放入hdfs文件系统。我现在需要使用pysparkcsv访问csv文件.它的格式类似于`plaintext_rdd=sc.textFile('hdfs://x.x.x.x/blah.csv')`我是hdfs的新手。如何找到要放在hdfs://x.x.x.x中的地址？这是我输入时的输出hduser@remus:~$hdfsdfs-ls/inputFound1items-rw-r--r--1hdusersupergroup1582015-06-1214:13/input/test.csv感谢任何帮助。 最佳答案
