我有一个要求，我必须将数据从Hadoop加载到SAPHana。我已经使用MySql、DB2和其他一些带有Spark的RDBMS，并使用HSBCSparkDataframeAPI在1.5.0及更高版本中加载，也使用Cassandra和Hive但不是Hana。是否可以在不对Hana进行任何修改的情况下这样做不能以任何方式接触Hana安装的一面。 最佳答案 如果您更愿意留在Hadoop端，则可以使用Sqoop。带有Hive适配器的SAPBusinessObjects数据服务也能正常工作。 关于
在运行使用ApacheSpark和Hbase/Hadoop库的应用程序时，我收到了很多消息。例如:0[main]DEBUGorg.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableMetricsFactory-fieldorg.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableRateorg.apache.hadoop.security.UserGroupInformation$UgiMetrics.loginSuccesswithannotation@org.apache.hadoop.metrics2.annotation.Metric(abou
我的hadoop集群有一个反复出现的问题，偶尔功能代码会停止查看位于正确位置的python模块。我正在寻找可能遇到过相同问题的人的提示。当我第一次开始编程并且代码停止工作时，我在这里问了一个关于SO的问题，有人告诉我去sleep，早上它应该可以工作，或者其他一些“你是个傻瓜，你一定有改变了一些东西”之类的评论。我多次运行该代码，它有效，我去sleep了，早上我尝试再次运行它，但它失败了。有时我使用CTRL+C终止作业，有时我使用CTRL+Z。但这只会占用资源，除此之外不会引起任何其他问题——代码仍在运行。我还没有在代码运行后立即看到这个问题。这通常发生在第二天早上，当我在10小时前离开
我们正在开发一个spark应用程序。它将托管在azureHDInsightSpark集群上。我们的用例是这样的，我们必须从azureblob存储中提取数据并使用spark处理数据，最后创建或将数据追加回azureblob存储。所以我们用了azure-storage-4.3.0.jar我们在eclipse项目中使用了Maven并添加了以下依赖com.microsoft.azureazure-storage4.3.0编译成功。甚至应用程序在本地机器上也能正常运行并且执行时没有任何问题。因此我们从eclipse创建了一个uber/fatjar并移植到我们的AzureHDInsight-Spa
我将Scala/Sparkjar上传到HDFS以在我们的集群上测试它们。运行后，我经常意识到需要做出一些改变。所以我在本地进行更改，然后将新的jar推送回HDFS。然而，当我这样做时，hadoop经常(并非总是)抛出一个错误，本质上是说这个jar与旧jar不同(duh)。我尝试清除我的回收站、.staging和.sparkstaging目录，但这没有任何作用。我尝试重命名jar，这有时会起作用，有时却不起作用(这仍然很荒谬，我必须首先这样做)。有谁知道为什么会发生这种情况以及如何防止这种情况发生？谢谢你的帮助。如果有帮助，这里有一些日志(编辑了一些路径):Applicationappl
org.apache.kyuubi.KyuubiSQLException:org.apache.kyuubi.KyuubiSQLException:ErroroperatingExecuteStatement:org.apache.spark.SparkException:Jobabortedduetostagefailure:Totalsizeofserializedresultsof3tasks(1290.4MiB)isbiggerthanspark.driver.maxResultSize(1024.0MiB)atorg.apache.spark.scheduler.DAGSchedul
我正在尝试将从kafka主题传入的数据流存储到配置单元分区表中。我能够将dstream转换为数据帧并创建一个配置单元上下文。我的代码看起来像这样valhiveContext=newHiveContext(sc)hiveContext.setConf("hive.exec.dynamic.partition","true")hiveContext.setConf("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict")newdf.registerTempTable("temp")//newdfismydataframenewdf.write.mode
我知道我们可以通过以下方式创建一个自动分区发现表CREATETABLEmy_tableUSINGcom.databricks.spark.avroOPTIONS(path"/path/to/table");但这需要将数据路径更改为partition_key=partition_value格式/path/to/table/dt=2016-10-09/path/to/table/dt=2016-10-10/path/to/table/dt=2016-10-11但是数据结构是这样的:/path/to/table/2016-10-09/path/to/table/2016-10-10/path
我正在尝试从Spark1.3连接到Cassandra3.0。我知道spark中每个版本都有Cassandra连接器，但是spark-cassandra-connector-java_2.10:1.3.0连接器依赖于cassandra-driver-core:2.1.5，这就是为什么我使用最新的cassandra连接器，它依赖于最新的核心驱动程序。无论如何，到目前为止这不是问题所在。我想问题是com.google.guava包。我的pom看起来像这样:...com.datastax.sparkspark-cassandra-connector-java_2.101.5.0-M3com.d
我正在尝试通过Spark引擎从配置单元映射来访问Hbase表。来自hive:当我在使用Hbase映射的HiveView上运行查询时，我可以获得所有想要的结果。来自星火:当我运行查询以从配置单元表中获取数据时，我可以得到它，但是当我对hbase映射的配置单元表执行相同的操作时，出现以下错误。Error:java.lang.NoSuchMethodError:org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe.initSerdeParams(Lorg/apache/hadoop/conf/Configuration;Ljava/util/P
