当我尝试运行使用ApacheSpark的测试时，我遇到了以下异常:Exceptionencounteredwheninvokingrunonanestedsuite-Systemmemory259522560mustbeatleast4.718592E8.Pleaseusealargerheapsize.java.lang.IllegalArgumentException:Systemmemory259522560mustbeatleast4.718592E8.Pleaseusealargerheapsize.我可以通过更改配置中的vm选项来绕过错误，使其具有:-Xms128m-Xmx
我有一个JavaPairRDD我想在其上执行groupByKey行动。groupByKey行动给我一个:org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException:Missinganoutputlocationforshuffle如果我没记错的话，这实际上是一个OutOfMemory错误。这只发生在大数据集中(在我的例子中，WebUI中显示的“ShuffleWrite”约为96GB)。我已经设置:spark.serializerorg.apache.spark.serializer.KryoSerializer在$SPARK_HOME/c
我有3个实体:@EntitypublicabstractclassA{@IdpublicLongid;publicStringa1;publicStringa2;publicStringa3;//muchmorefields//gettersandsetters}@EntitypublicclassBextendsA{publicStringb1;publicStringb2;publicStringb3;//muchmorefields//gettersandsetters}@EntitypublicclassCextendsA{publicStringc;//that'sit.no
相关知识之前系列实训中我们接触过导入本地文件到Hive表中，本关就进行导入的详细讲解。为了完成本关任务，你需要掌握：1.导入命令语法，2.如何将本地txt文件导入到分区表中。导入命令语法Load操作执行copy/move命令把数据文件copy/move到Hive表位于HDFS上的目录位置，并不会对数据内容执行格式检查或格式转换操作。Load命令语法为：LOADDATA[LOCAL]INPATH'filepath'[OVERWRITE]INTOTABLEtablename[PARTITION(partcol1=vall,partcol2=val2…)];文件路径filepath可以是指向HDFS
我已经升级到ApacheSpark1.5.1，但我不确定这是否导致了它。我在spark-submit中有我的访问key，它一直有效。Exceptioninthread"main"java.lang.NoSuchMethodError:org.jets3t.service.impl.rest.httpclient.RestS3Service.(Lorg/jets3t/service/security/AWSCredentials;)VSQLContextsqlContext=newSQLContext(sc);DataFramedf=sqlContext.read().format("c
我在这里描述了一些类似的问题:RefreshstaticfilesservedbySparkJava在我的应用程序中，用户可以将内容上传到一个文件夹，该文件夹也提供给用户Spark.staticFileLocation("/public");特征。我知道SparkJava在启动时只从该文件夹中读取一次“静态”内容，并且它不知道那里的变化。是否可以要求Spark(或通过Spark的Jetty)重新加载静态文件夹中的更改？ 最佳答案 移动到externalStaticFileLocation("/var/www/public");
当我等待我的sparkapache工作完成但没有成功时，我试图避免使用“while(true)”解决方案。我有一个spark应用程序，它假设要处理一些数据并将结果放入数据库，我确实从我的spring服务调用它，并想等到工作完成。例子:带有方法的启动器:@Overridepublicvoidrun(UUIDdocId,Stringquery)throwsException{launcher.addAppArgs(docId.toString(),query);SparkAppHandlesparkAppHandle=launcher.startApplication();sparkApp
我正在构建一个kafka管理器工具，我需要检查哪个主题分区分配给了消费者组中的哪个消费者。假设有消费者组group-A消费主题topic-A，n个分区，那么在group-A托管在不同的VM中。那么如何找到哪个分区分配给哪个消费者主机呢？在kafka0.9.1中可以吗？提前致谢。 最佳答案 您可以检查$KAFKA_HOME/bin/kafka-consumer-groups.sh的工作原理并将其实现集成到您的kafka管理器工具中，该工具将向您展示详细信息组所有者信息(例如，分区分配、滞后、IP)。小组主题分区CURRENT-OFFS
我是Spark的初学者，我正在运行我的应用程序以从文本文件中读取14KB数据，进行一些转换和操作(收集、收集AsMap)并将数据保存到数据库我在我的macbook上本地运行它，它有16G内存，8个逻辑核心。Java最大堆设置为12G。这是我用来运行应用程序的命令。bin/spark-submit--classcom.myapp.application--masterlocal[*]--executor-memory2G--driver-memory4G/jars/application.jar我收到以下警告2017-01-1316:57:31.579[Executortasklaunc
更新:又增加了一个问题(问题#4)。大家好我正在为自己构建一个自定义电子邮件实用程序。现在，为了遵守单一职责原则，我想要以下类:MailerSender、MailProvider和EmailObject。MailSender更像是一个委托(delegate)，请在下面查看:publicclassMailSender{privateIMailProvidermailProvider;publicvoidsetMailProvider(IMailProviderprovider){this.mailProvider=provider;}//optiontosetitupduringcons
