我无法理解Java中的Spark函数实现。Thedocumentation给出了三种在map和reduce中使用函数的方法:通过lambda通过实现Function和Function2的内联类通过实现Function和Function2的内部类问题是我无法使2.和3.工作。例如，这段代码:publicintcountInline(Stringpath){Stringmaster="local";SparkConfconf=newSparkConf().setAppName("charCounterInLine").setMaster(master);JavaSparkContextsc

我正在尝试编写一个简单的流处理Spark作业，它将获取消息列表(JSON格式)，每条消息属于一个用户，计算每个用户的消息并打印前十名用户。但是，当我定义Comparator>来对减少的计数进行排序时，整个事情都失败了，并抛出了java.io.NotSerializableException。我对Spark的Maven依赖:org.apache.sparkspark-core_2.9.30.8.0-incubating我正在使用的Java代码:publicstaticvoidmain(String[]args){JavaSparkContextsc=newJavaSparkContext

我们正在做的是:根据网站上的文档安装Spark0.9.1，以及hadoop/hdfs的CDH4(和另一个带有CDH5的集群)发行版。使用sbt构建带有Spark应用程序的fatjar，然后尝试在集群上运行它我还在底部包含了代码片段和sbtdeps。当我用谷歌搜索这个时，似乎有两个有点含糊的回答:a)节点/用户代码上的spark版本不匹配b)需要向SparkConf添加更多的jar现在我知道(b)不是在其他集群上成功运行相同代码但只包含一个jar(它是一个胖jar)的问题。但我不知道如何检查(a)-似乎Spark没有任何版本检查或任何东西-如果它检查版本并抛出“不匹配的版本异常:你有用户

当我尝试在RDD[(Int,ArrayBuffer[(Int,Double)])]输入上应用方法(ComputeDwt)时，我遇到了上述异常。我什至使用extendsSerialization选项来序列化spark中的对象。这是代码片段。input:series:RDD[(Int,ArrayBuffer[(Int,Double)])]DWTsampleextendsSerializationisaclasshavingcomputeDwtfunction.sc:sparkContextvalkk:RDD[(Int,List[Double])]=series.map(t=>(t._1,n

工作流程：Driver创建SparkSession并将应用程序转化为执行计划，将作业划分为多个Stage，并创建相应的TaskSet。Driver将TaskSet发送给TaskScheduler进行调度和执行。TaskScheduler根据资源情况将任务分发给可用的Executor进程执行。Executor加载数据并执行任务的操作，将计算结果保存在内存中。Executor将任务的执行结果返回给Driver。DAGScheduler监控任务的执行状态和依赖关系，并根据需要调整任务的执行顺序和依赖关系。TaskScheduler监控任务的执行状态和资源分配情况，负责任务的调度和重新执行。在Spar

我正在处理一些奇怪的错误消息，我认为归结为内存问题，但我很难确定它并且可以使用专家的一些指导。我有一个2机Spark(1.0.1)集群。两台机器都是8核；一个有16GB内存，另一个32GB(主内存)。我的应用程序涉及计算图像中的成对像素亲和性，尽管到目前为止我测试过的图像只有1920x1200大和16x16小。我确实必须更改一些内存和并行设置，否则我会收到明确的OutOfMemoryExceptions。在spark-default.conf中:spark.executor.memory14gspark.default.parallelism32spark.akka.frameSize