使用RDD，我可以输出rdd.saveAsTextFile('directory')将文件保存在hdfs://directory中。文本文件可以直接保存到本地文件系统上的目录(即directory)吗？ 最佳答案 当然你可以...因为saveAsTextFile('directory')将保存与你的分区程序一样多的文件，你首先需要在复制到本地之前合并文件(除非你希望将每个文件复制到本地).因此先调用FileUtil.copyMerge(sourceFileSystem,newPath(sourceFullPath),destFile
我继续上一个问题的问题-winutilssparkwindowsinstallation-我知道这个线程-HowtostartSparkapplicationsonWindows(akaWhySparkfailswithNullPointerException)?-，但我还没有找到任何可以解决我的问题的方法。我也知道有人建议使用maven或sbt从源代码构建spark。我还不想这样做，因为很多人不会从源代码构建spark并且它对他们来说很好用。到目前为止，我已经设置了以下环境变量...set_JAVA_OPTIONS=-Xmx512M-Xms512Mset_JAVA_OPTION=-X
我正在尝试使用条件查询在Spark中进行快速扩充。我有两个键/值数据集:“事件数据”和“session映射”。“session映射”用于找出谁在两个时间戳之间使用给定的IP。“事件数据”是大量事件的集合，具有IP和时间戳，需要与“session映射”相关联以丰富用户名。是否有一种有效的方法可以根据Spark中的session映射或其他方式丰富事件数据？sessionmap:(IP,start_time,end_time)->Name(192.168.0.l,2016-01-0110:00:00,2016-01-0122:00:00)->John(192.168.0.l,2016-01-
我正在读一本书，上面说我应该能够输入sc.[\t]并得到响应。我看到的是...scala>sc.[\t]:1:error:identifierexpectedbut'['found.sc.[\t]^:1:error:identifierexpectedbut']'found.sc.[\t]这是spark1.6.1连接到hadoop2.7.2sc命令似乎有效...scala>scres1:org.apache.spark.SparkContext=org.apache.spark.SparkContext@3cead673附言我一生中从未使用过Scala。 最
我已将Hive执行引擎更改为SPARK。在执行任何DML/DDL时，我都会遇到异常。hive>selectcount(*)fromtablename;QueryID=jibi_john_20160602153012_6ec1da36-dcb3-4f2f-a855-3b68be118b36Totaljobs=1LaunchingJob1outof1Inordertochangetheaverageloadforareducer(inbytes):sethive.exec.reducers.bytes.per.reducer=Inordertolimitthemaximumnumberof
我最近遇到了一个关于将数据从Hive迁移到Hbase的问题。我们项目在cdh5.5.1集群上使用Spark(7个节点在SUSELinuxEnterprise上运行，具有48个内核，每个256GBRAM，hadoop2.6)。作为初学者，我认为使用Spark从Hive加载表数据是个好主意。我正在使用正确的Hive列/HbaseColumnFamily和列映射在HBase中插入数据。我找到了一些关于如何将数据批量插入Hbase的解决方案，例如我们可以使用hbaseContext.bulkPut或rdd.saveAsHadoopDataset(我测试了两者的结果相似).结果是一个功能正常的程
我正在尝试分析大约50-60GB的数据。我想过使用spark来做到这一点，但我无权访问集群中的多个节点。这种级别的处理可以使用spark独立模式完成吗？如果是，我想知道处理数据所需的估计时间。谢谢! 最佳答案 简短的回答:是的。Spark会将此文件分成许多较小的block。在您的情况下，一次只会执行几个block。这几个block应该适合内存(您需要使用配置来获得正确的结果)总而言之，您将能够做到，但如果您有更多的内存/核心，那么您可以并行处理更多事情，速度会更快。 关于hadoop-s
我需要使用Hadoop/EMR处理存储在AmazonS3和AmazonGlacier中的数据，并将输出数据保存在RDBMS中，例如。垂直我完全是大数据的菜鸟。我只看过一些关于mapreduce和sparx的在线类(class)和ppts。并创建了一些虚拟mapreduce代码用于学习目的。到目前为止，我只有一些命令可以让我将数据从S3导入AmazonEMR中的HDFC，并在处理后将它们存储在HDFS文件中。所以这是我的问题:在执行mapreduce之前是否真的必须先将数据从S3同步到HDFC，或者是否有直接使用S3的方法。`如何让hadoop访问AmazonGlacier数据`最后是如
下面是我使用ApacheSpark的用例1)我在HDFS上有大约2500个Parquet文件，文件大小因文件而异。2)我需要处理每个parquet文件并构建一个新的DataFrame并将一个新的DataFrame写入orc文件格式。3)我的Spark驱动程序是这样的。我正在迭代每个文件，处理单个Parquet文件，创建一个新的DataFrame并将一个新的DataFrame编写为ORC，下面是代码片段。valfs=FileSystem.get(newConfiguration())valparquetDFMap=fs.listStatus(newPath(inputFilePath))
我试图从Spark在Hbase中创建一个表并插入数据，从中读取数据。当我从命令行运行spark作业时它工作正常。但是，每次我尝试使用oozie运行它时，它都会抛出不同类型的异常。这是我的sparkhbase代码valsc=newSparkContext("local","Hbasespark")valtableName="Morbidity_Dummy2"valconf=HBaseConfiguration.create()//AddlocalHBaseconfconf.addResource(newPath("file:///opt/cloudera/....../hbase-sit
