我在直接从Sparkshell读取ORC文件时遇到问题。注意:运行Hadoop1.2，和Spark1.2，使用pysparkshell，可以使用spark-shell(运行scala)。我用过这个资源http://docs.hortonworks.com/HDPDocuments/HDP2/HDP-2.2.4/Apache_Spark_Quickstart_v224/content/ch_orc-spark-quickstart.html.frompyspark.sqlimportHiveContexthiveCtx=HiveContext(sc)inputRead=sc.hadoop
我正在使用SparkSQL读取Hive表并将其分配给scalavalvalx=sqlContext.sql("select*fromsome_table")然后我对数据框x进行一些处理，最后得到一个数据框y，它具有与表some_table完全相同的模式。最后，我试图将y数据框插入到同一个配置单元表some_table中y.write.mode(SaveMode.Overwrite).saveAsTable().insertInto("some_table")然后我得到错误org.apache.spark.sql.AnalysisException:Cannotinsertoverwri
Spark例子以下是一个简单的AISpark例子：假设我们有一个数据集，包含房屋大小、卧室数量和售价。我们想使用Spark来预测房屋售价。首先，我们需要导入所需的库和数据。在这个例子中，我们将使用Pyspark。```pythonfrompyspark.sql.functionsimport*frompyspark.ml.featureimportVectorAssemblerfrompyspark.ml.regressionimportLinearRegression#创建SparkSessionspark=SparkSession.builder.appName('house_price_
我知道这是一种使用Spark的奇怪方式，但我正在尝试使用Spark将数据帧保存到本地文件系统(不是hdfs)，即使我处于集群模式。我知道我可以使用客户端模式，但我确实想在集群模式下运行并且不关心哪个节点(3个中的)应用程序将作为驱动程序运行。下面的代码是我正在尝试做的伪代码。//createdataframevaldf=Seq(Foo("John","Doe"),Foo("Jane","Doe")).toDF()//saveittothelocalfilesystemusing'file://'becauseitdefaultstohdfs://df.coalesce(1).rdd.s
读完这篇question,我想再问一些问题:集群管理器是一个长期运行的服务，它在哪个节点上运行？主节点和驱动节点可能是同一台机器吗？我假设某处应该有一条规则说明这两个节点应该不同？如果Driver节点出现故障，谁负责重新启动应用程序？究竟会发生什么？即主节点、集群管理器和工作节点将如何参与(如果他们参与)，以及以什么顺序参与？与上一个问题类似:如果主节点发生故障，具体会发生什么情况以及谁负责从故障中恢复？ 最佳答案 1.TheClusterManagerisalong-runningservice,onwhichnodeitisru
我想检查一下我们如何获取有关每个分区的信息，例如总号。以yarn集群部署方式提交Spark作业时，驱动端各分区的记录数，以便在控制台进行日志或打印。 最佳答案 我会使用内置函数。它应该尽可能高效:importorg.apache.spark.sql.functions.spark_partition_iddf.groupBy(spark_partition_id).count 关于scala-ApacheSpark:Getnumberofrecordsperpartition，我们在St
我正在尝试使用SPARK作为配置单元执行引擎，但出现以下错误。Spark1.5.0已安装，我正在使用Hive1.1.0版本和Hadoop2.7.0版本。hive_emp表在hive中创建为ORC格式表。hive(Koushik)>insertintotablehive_empvalues(2,'Koushik',1);QueryID=hduser_20150921072727_feba8363-258d-4d0b-8976-662e404bca88Totaljobs=1LaunchingJob1outof1Inordertochangetheaverageloadforareducer
我试图运行一个长时间运行的Spark作业。执行几个小时后，出现以下异常:Causedby:java.io.IOException:Failedtocreatelocaldirin/tmp/blockmgr-bb765fd4-361f-4ee4-a6ef-adc547d8d838/28试图通过检查来绕过它:/tmp目录中的权限问题。spark服务器未以root身份运行。但是/tmp目录应该对所有用户都是可写的。/tmp目录有足够的空间。 最佳答案 假设您正在使用多个节点，您需要检查参与spark操作的每个节点(master/drive
我正在尝试了解ApacheSpark的内部结构。我想知道Spark是否使用某些机制来确保在从InputFormat读取或写入OutputFormat(或Sparknative支持但不是从MapReduce派生的其他格式)时的数据局部性。在第一种情况(阅读)中，我的理解是，当使用InputFormat时，拆分与包含数据的主机(或主机？？)相关联，因此Spark尝试将任务分配给执行程序以减少网络尽可能转移。在写作的情况下，这种机制将如何运作？我知道从技术上讲，HDFS中的文件可以保存在本地的任何节点中并复制到其他两个节点(因此您将网络用于3个副本中的两个)，但是，如果您考虑写入其他系统，例
我在运行读取文本文件并收集结果的简单作业时收到EOFException。这在我的开发机器上运行良好，但在独立模式(单机、master+worker)下执行时失败。我的设置是预构建的ApacheSpark0.9.1Hadoop2。我正在使用sbt-assembly插件部署我的代码并生成一个可执行的jar文件。相关堆栈跟踪:14/05/2708:22:03WARNscheduler.TaskSetManager:Losswasduetojava.io.EOFExceptionjava.io.EOFExceptionatjava.io.ObjectInputStream$BlockDataI
