我正在开发一个Spark-Streaming应用程序，我只是想获得一个KafkaDirectStream工作的简单示例:packagecom.usernameimport_root_.kafka.serializer.StringDecoderimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.streaming.kafka._importorg.apache.spark.streaming.{Seconds,StreamingContext}objectMyAppextendsApp{valtopic=args(
Spark2.1.1(scalaapi)从s3位置流式传输json文件。我想根据在json中为每条记录找到的ID列(“event_id”)对所有传入记录进行重复数据删除。我不在乎保留了哪份记录，即使记录只是部分重复。我正在使用追加模式，因为数据只是通过spark.sql()方法被丰富/过滤，没有分组依据/窗口聚合。然后我使用追加模式将Parquet文件写入s3。根据文档，我应该能够使用不加水印的dropDuplicates来进行重复数据删除(显然这在长时间运行的生产中无效)。但是，这失败并出现错误:用户类抛出异常:org.apache.spark.sql.AnalysisExcepti
我已经在HortonHadoop上安装了RStudio3.1。目前我的HadoopStreaming环境变量是使用此路径设置的导出HADOOP_STREAMING=/usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-streaming.jar我在使用RStudio执行简单的mapreduce时遇到错误hadoop.streaming()中的错误:请确保环境。变量HADOOP_STREAMING已设置谁能告诉我hadoop-streamingjar文件的正确路径是什么？谢谢。 最佳答案 这取决于你在哪里安装了你的hado
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭8年前。Improvethisquestion我想使用HadoopStreaming和Python读取/写入包含Thrift记录的序列文件。我查看了以下内容，似乎这在HADOOP-1722之后是可能的，但如果有人已经这样做并且可以举个例子，那就太好了。http://mojodna.net/2013/12/27/binary-streaming-with-hadoop-and-nodejs.htmlHowtouse"typedbytes"or"rawb
使用yarnjar命令和使用hadoopjar命令提交hadoop-streaming作业有什么区别？这是来自currentdocumentation:hadoopjarhadoop-streaming-2.7.1.jar\-Dmapreduce.job.reduces=2\-inputmyInputDirs\-outputmyOutputDir\-mapper/bin/cat\-reducer/usr/bin/wc但是这个命令也可以用:yarnjarhadoop-streaming-2.7.1.jar\-Dmapreduce.job.reduces=2\-inputmyInputDi
如果我们必须在流式应用程序中读取和写入HBASE，我们该怎么做。我们通过open方法打开连接进行写入，我们如何打开连接进行读取。objecttest{if(args.length!=11){//printargsSystem.exit(1)}valArray()=argsprintln("ParametersPassed"+...);valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentvalproperties=newProperties()properties.setProperty("bootstrap.servers"
我的HDFS系统中有一个文件夹，其中包含使用Snappy编解码器压缩的文本文件。通常，在HadoopStreaming作业中读取GZIP压缩文件时，会自动解压。但是，使用Snappy压缩数据时不会发生这种情况，我无法处理数据。我如何读取这些文件并在HadoopStreaming中处理它们？非常感谢。更新:如果我使用命令hadoopfs-textfile它会起作用。该问题仅在使用hadoop流时发生，数据在传递到我的python脚本之前未解压缩。 最佳答案 你有没有在core-site配置snappycodec，比如:io.compr
大家好，新年快乐；)!我正在使用ApacheSpark、HDFS和Elastichsearch构建一个lambda架构。在下图中，这是我正在尝试做的事情:到目前为止，我已经用java为我的spark流和spark应用程序编写了源代码。我在spark文档中读到spark可以在Mesos或YARNclutser中运行。如图所示，我已经有一个hadoop集群。是否可以在同一个hadoop集群中运行我的sparkstreaming和spark应用程序？如果是，是否有任何特定的配置要做(例如节点数、RAM...)。或者我是否必须添加专门用于Spark流的hadoop集群？我希望我的解释很清楚。亚
我编写了一个KafkaStreaming应用程序，使用以下代码将结果写入本地文件:source.mapValues(record->finall(record)).mapValues(record->Arrays.deepToString(record)).writeAsText(PATH);尝试在HDFS上保存数据，使用命令:source.mapValues(record->finall(record)).mapValues(record->Arrays.deepToString(record)).writeAsText(hdfs://localhost:54310/output);
编辑:查看名称节点日志，我注意到会定期引发异常。可能相关吗？2013-04-1019:23:50,613WARNorg.apache.hadoop.security.ShellBasedUnixGroupsMapping(IPCServerhandler43on9000):gotexceptiontryingtogetgroupsforuserjob_201304101854_0005org.apache.hadoop.util.Shell$ExitCodeException:id:job_201304101854_0005:Nosuchuseratorg.apache.hadoop.
