我运行的任何涉及HBase访问的Spark作业都会导致以下错误。我自己的工作是在Scala中，但提供的python示例以相同的方式结束。集群是Cloudera，运行CDH5.4.4。相同的作业在使用CDH5.3.1的不同集群上运行良好。非常感谢任何帮助!...15/08/1521:46:30WARNTableInputFormatBase:initializeTablecalledmultipletimes.Overwritingconnectionandtablereference;TableInputFormatBasewillnotclosetheseoldreferencesw
SparkConfconf=newSparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("SparkTwitterHelloWorldExample");JavaStreamingContextjssc=newJavaStreamingContext(conf,newDuration(60000));System.setProperty("twitter4j.oauth.consumerKey",consumerKey);System.setProperty("twitter4j.oauth.consumerSecret",consumerSecre
我正在尝试通过Java代码进行spark-submit。我指的是以下示例。https://github.com/mahmoudparsian/data-algorithms-book/blob/master/misc/how-to-submit-spark-job-to-yarn-from-java-code.md但是我得到了TheconstructorClientArguments(String[],SparkConf)isundefined这是我的代码。importorg.apache.spark.deploy.yarn.Client;importorg.apache.spark.
我正在用Spark开发一个程序。我需要将结果放在一个文件中，因此有两种方法可以合并结果:合并(Spark):myRDD.coalesce(1,false).saveAsTextFile(pathOut);之后在HDFS中合并它:hadoopfs-getmergepathOutlocalPath哪个最有效、最快速？是否有任何其他方法可以合并HDFS中的文件(如“getmerge”)，将结果保存到HDFS，而不是将其保存到本地路径？ 最佳答案 如果您确定您的数据适合内存，那么coalesce可能是最好的选择，但在其他情况下，为了避免OO
我正在使用ElasticSearchSparkJar。但出于某种原因，当我启动我的sparkcontext时，它还会从/usr/lib/hive/lib/elasticsearch-hadoop-hive-2.1.0.jar这会导致两者发生冲突的elasticrdd问题。有谁知道那个Jar是如何进入Spark的，以及我如何最好在启动上下文之前将它从spark类路径中删除？谢谢。 最佳答案 事实证明，这是加载该目录的conf/spark-env.sh中的默认配置。这很容易通过加载一个不同的文件夹来解决，其中包含您想要的jar而不是您不
我正在使用Spark在JAVA中编写程序。我有一个名为“copied_logs”的JavaRDD，它使用映射并从位于hdfs上的日志中复制几个字段。现在，我想用Bzip2压缩“copied_logs”然后保存。我想使用“saveAsTextFile”函数将这些数据保存在hdfs上。我的压缩保存代码如下:CompressionCodeccodec=newBZip2Codec();copied_logs.saveAsTextFile(output_dir+"copied_logs.json",codec);但是我得到这个错误:Error:(128,69)java:incompatiblet
如何在apacheSparkScala的输出目录中存储从以下操作生成的结果:计数？valcountval=data.map((_,"")).reduceByKey((_+_)).count以下命令不起作用，因为计数未存储为RDD:countval.saveAsTextFile("OUTPUTLOCATION")有什么方法可以将countval存储到本地/hdfs位置？ 最佳答案 @szefuf说的是正确的，在count之后你有一个Long，你可以用任何你想要的方式保存它。如果您想使用.saveAsTextFile()将其保存为RDD
我正在设计一个应用程序，它需要非常快的响应，并且需要从hadoop文件系统中检索和处理大量数据(>40G)，给定一个输入(命令)。我在想，有没有可能用spark在分布式内存中抓到这么大的数据量，让应用程序一直运行。如果我给应用程序一个命令，它就可以开始根据输入处理数据。我觉得抓这么大的数据不是问题。但是，我怎样才能让应用程序运行并接受输入呢？据我所知，在“spark-submit”命令之后什么也做不了... 最佳答案 你可以试试sparkjobserver和NamedObjects在分布式内存中缓存数据集，并在各种输入命令中使用它。
如果我使用Spark将数据写出到S3(或HDFS)，我会得到一堆零件文件part-r-xxxxx-uuid.snappy.parquet我理解xxxxx是map/reduce任务编号，通常从零开始向上计数。有没有part-r-00001输出文件但没有part-r-00000输出文件的任何有效、无错误的情况？或者有part-r-00002输出文件但没有part-r-00001文件？我有一个Spark作业，它对S3/HDFS目录进行多次追加写入。我可以看到两个part-r-00002文件，但只能看到一个part-r-00001文件。这是否意味着有错误？或者这可能是一个完全有效的场景吗？一种
我正在尝试使用pythonspark库读取AmazonEMR上的文本文件。该文件在主目录(/home/hadoop/wet0)中，但spark似乎无法找到它。有问题的行:lines=spark.read.text(sys.argv[1]).rdd.map(lambdar:r[0])错误:pyspark.sql.utils.AnalysisException:u'Pathdoesnotexist:hdfs://ip-172-31-19-121.us-west-2.compute.internal:8020/user/hadoop/wet0;'文件是否必须在特定目录中？我在AWS网站上找不
