Spark版本:'2.0.0.2.5.0.0-1245'所以，我原来的问题有点改变，但它仍然是同一个问题。我想要做的是加载大量JSON文件并将它们转换为DataFrame-也可能将它们保存为CSV或parquet文件以供进一步处理。每个JSON文件代表最终DataFrame中的一行。importosimportglobHDFS_MOUNT=#...DATA_SET_BASE=#...schema=StructType([StructField("documentId",StringType(),True),StructField("group",StringType(),True),S
见附图。我在本地使用mahout。我已将序列文件转换为稀疏向量，并将该集合分成两组:训练集和测试集:mahoutsplit-itweets-vectors/tfidf-vectors--trainingOutputtrain-vectors--testOutputtest-vectors--randomSelectionPct40--overwrite--sequenceFiles-xmsequential.运行此命令时出现错误mahouttrainnb-itrain-vectors-el-lilabelindex-omodel-ow-c 最佳答案
我们有HDP版本的hadoop集群-2.6.0.3我们的目标是将版本从2.6.0.3升级到2.6.3(2.6.3是最后一个认证版本)此升级可以通过AmbariGUI并通过单击相关的TAB来完成但我们希望通过CLI或RESTAPI实现完全自动化升级这可能吗？，如果是，我们可以获得有关此RestAPI的信息吗？ 最佳答案 Ambari存储库中有python和groovyambari-client实现，但从2.6.x开始，它们不支持处理升级。您可以记录来自浏览器的RESTAPI请求(例如使用Postman拦截器)并从您的脚本中重播它们，或
我们有ambari集群版本-2.5.0.3(有3个主节点和3个工作节点)我们正在从HDP版本2.6.0.3升级到2.6.4版本最后阶段安装失败出现在-FinalizeUpgradePre-Check下的错误是Thefollowingcomponentswerefoundtohaveversionmismatches.Finalizewillnotcompletesuccessfully:master03.sys5dns.com:HDFS/ZKFCreportsUNKNOWNmaster01.sys5dns.com:HDFS/ZKFCreportsUNKNOWN还有:{"hosts":[
我已经实现了一个简单的Mapreduce应用程序来检测最长的单词。作业执行成功。但是现在我想知道在reducer中使用局部变量来保持Max长度是否正确？由于分布式环境中可能有多个reducer，并且它们不共享该变量的值。这是一个正确的假设吗？在分布式环境中，当有独立的reducer时，输出会受到怎样的影响？我正在使用自定义比较器，因此单词首先按长度排序，而不是按值排序。每个MR阶段的输出如下所示:MapperOutput:ByeByeBye9HelloHelloHe22215HelloHelloHe22215HelloHelloHe33315HelloHelloHe33315Hello
我应该把程序放在HDFS上还是放在本地？我说的是一个二进制文件，它是:由spark-submit启动每天执行在RDD/Dataframes上执行sparkmapreduce函数是一个JAR体重20个月处理大量数据，此dfata位于HDFS上我认为这是个坏主意，因为在HDFS上分发可执行文件可能会减慢执行速度。我认为对于大于64Mo(Hadoopblock大小)的文件来说，情况会更糟。但是，我没有找到相关资源。另外，我不知道内存管理的后果(是否为每个保存JAR副本的节点复制了Java堆？) 最佳答案 是的，这正是YARN共享缓存背后的
我有一个配置了HA的6节点(2个主节点+4个从节点)生产集群。实际拓扑是:大师1:活跃的HBase大师hive元存储HiveServer2HST服务器诺克斯网关事件NameNodeOozie服务器事件资源管理器WebHCat服务器动物园管理员服务器HST代理期刊节点指标监控大师2:应用时间线服务器备用HBaseMaster历史服务器InfraSolr实例指标收集器格拉法纳备用NameNode备用资源管理器Spark2历史服务器飞艇笔记本动物园管理员服务器HST代理期刊节点指标监控客户奴隶1/2/3:数据节点区域服务器HST代理节点管理器指标监控其中一个从节点包含:JournalNode
我有一个很大的CSV文件，比如2GB(或者说10k行)要使用map-reduce进行处理。知道每个block是128MB，我有16个block，因此有16个拆分。因为它是一个文本文件，所以我可以让多个映射器同时处理文件的不同部分(不同的拆分)。映射器计数默认为4，因此并行处理文件的4个部分要求是，如果至少有一次拆分失败，我不想进一步处理文件，或者不想将文件内容写入输出文件夹。也就是说，如果CSV的至少一行导致错误，我不希望该文件被进一步处理，也不需要它的输出。(这是因为我可以纠正错误并重新运行它)我该怎么做？我扩展了FileInputFormat以覆盖isSplittable方法并返回
我有一个结构如下的目录:temp/Tweets/userId123/Tweets.csvtemp/Tweets/userId456/Tweets.csvtemp/Tweets/userId789/Tweets.csvtemp/Mentions/userId123/Mentions.csvtemp/Mentions/userId456/Mentions.csvtemp/Mentions/userId789/Mentions.csv...数据由数据实体的类型构成，我想由用户对其进行重组，如下所示:final/userId123/Tweets.csvfinal/userId123/Menti
我对大数据非常陌生，尤其是ApacheSpark/HadoopYARN。我将Hadoop单节点安装到我的虚拟机中以进行一些尝试，我也添加了Spark。我认为环境已经安装好，因为我可以访问:http://172.30.10.64:50070->Hadoop概述http://172.30.10.64:8080->星火概述然后我创建了一个pythonic文件来计算单词数:frompysparkimportSparkConf,SparkContextfromoperatorimportaddimportsys##ConstantsAPP_NAME="HelloWorldofBigData"##
