我完全按照这个例子https://github.com/rathboma/hadoop-framework-examples/tree/master/spark当我尝试运行时，我收到此消息:java.lang.ClassCastException:org.apache.spark.api.java.Optionalcannotbecasttocom.google.common.base.Optional我不知道如何修复它，因为我是使用Spark的新手。谢谢!!有什么建议吗？ 最佳答案 这是因为您使用Spark1.x编译代码，但在Sp
我正在开发一个spark项目，我正在使用具有以下配置的3个节点的hadoop集群:8coresand16goofRam(Namenode,ApplicationMaster,nodemanagerandsparkmasterandworker).4coresand8goofRam(datanode,nodemanagerandworker)Ram的4cores和4go(datanode、nodemanager和worker)所以我使用以下配置:pyspark--masteryarn-client--driver-memory3g--executor-memory1g--num-exec
我是一名新手，正在尝试介绍本地Spark工作。这是我尝试执行的命令，但我收到一条警告，指出我的执行程序选项被忽略，因为它们是非spark配置属性。错误:Warning:Ignoringnon-sparkconfigproperty:“spark.executor.extraJavaOptions=javaagent:statsd-jvm-profiler-2.1.0-jar-with-dependencies.jar=server=localhost,port=8086,reporter=InfluxDBReporter,database=profiler,username=profi
我正在尝试hbasesparkdistributedscanexample.我的简单代码如下所示:publicclassDistributedHBaseScanToRddDemo{publicstaticvoidmain(String[]args){JavaSparkContextjsc=getJavaSparkContext("hbasetable1");ConfigurationhbaseConf=getHbaseConf(0,"","");JavaHBaseContextjavaHbaseContext=newJavaHBaseContext(jsc,hbaseConf);Sca
我对这个话题做了很多研究。我有一个3TB大小的数据集。以下是该表的数据架构:root|--user:string(nullable=true)|--attributes:array(nullable=true)||--element:string(containsNull=true)每天，我都会得到一份我需要其属性的用户列表。我想知道我是否可以将上述模式写入包含前2个用户字母的Parquet文件。例如，Omkar|[a,b,c,d,e]Mac|[a,b,c,d,e]Zee|[a,b,c,d,e]Kim|[a,b,c,d,e]Kelly|[a,b,c,d,e]在上面的数据集上，我可以做这
我在S3中有一个文本文件，我想使用spark-shell将其加载到RDD中。我已经下载Spark2.3.0forHadoop.天真地，我希望我只需要设置hadoop设置就可以了。valinFile="s3a://some/path"valaccessKey="some-access-key"valsecretKey="some-secret-key"sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.access.key",accessKey)sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.secret.key",secretKey)sc.tex
我找到了类似的主题:UnderstandingSpark'scaching但这仍然不是我的问题。让我们考虑以下代码片段:选项A:rdd1=sc.textFile()rdd1.cache()rdd2=rdd1.map().partionBy()rdd3=rdd1.reduceBy().map()rdd2.cache()rdd1.unpersist()data=rdd2.collect()选项B:rdd1=sc.textFile()rdd1.cache()rdd2=rdd1.map().partionBy()rdd3=rdd1.reduceBy().map()rdd2.cache()dat
我必须比较CSV文件，然后我必须删除所有重复的行。所以，我的情况就像我有一个文件夹，我必须将每个过滤结果放在该文件夹中，当一些新文件出现时，我必须将文件夹中的现有文件与新文件进行比较，最后，我必须把将结果返回到同一文件夹。eg:/data/ingestion/file1.csva1b1c1a2b2c2a3b3c3/data/ingestion/file2.csva4b4c4a5b5c5a6b6c6newupcomingfile(upcoming_file.csv):a1b1c1a5b5c5a7b7c7现在我的方法是从/data/ingestion/*中存在的所有文件创建一个数据帧。然后
我是Cloudera的新手，正在尝试将工作负载从运行Ambari和Livy和Spark2.2.x的HDP服务器转移到具有类似设置的CDH5服务器。由于Livy不是Cloudera的组件，我使用的是他们网站上的0.5.0-incubating版本，在与YARN、Spark和HDFSmasters相同的服务器之一上运行它。长话短说，当我尝试提交给Livy时，我收到以下错误消息:Diagnostics:Filefile:/home/livy/livy-0.5.0-incubating-bin/rsc-jars/livy-rsc-0.5.0-incubating.jardoesnotexist
我正在尝试从PysparkDataframe中选择嵌套的ArrayType。我只想从此数据框中选择项目列。我不知道我在这里做错了什么。XML:ABCXYZ305,RamCHowkPuneINClothingBrand:CKSize:L6208数据框架构。root|--_orderid:string(nullable=true)|--items:struct(nullable=true)||--item:array(nullable=true)|||--element:struct(containsNull=true)||||--notes:struct(nullable=true)||
