我是spark开发的新手，正在尝试在redhatlinux环境中使用sbt构建我的第一个spark2(scala)应用程序。以下是环境详细信息。CDHVersion:5.11.0ApacheSpark2:2.1.0.cloudera1ScalaVersion:2.11.11JavaVersion:1.7.0_101申请代码:importorg.apache.spark.sqlimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.sql.types._importorg.apache.spark.sqlobjectMy
我正在尝试为数据帧中的大量字符串创建布隆过滤器-约1.2亿。每个字符串平均有20-25个字符，总数据大小超过我们默认的spark.driver.maxResultSize1GB。我不想更改maxResultSize，因为将来输入数据的大小增加时我将不得不再次更改它。在Spark中，我是否可以通过调用BloomFilter.putString()以小块流式传输数据帧中的数据并训练BloomFilter？我也尝试过使用Dataset.toLocalIterator()但由于源数据集的性质，我不得不将它合并为100个大分区，使得这100个分区中的每一个都太大而无法容纳在驱动程序内存中。作为最
我在支持Kerberos的集群(Cloudera)上运行Spark作业，并希望能够为作业的任何给定运行记录用户的Kerberos身份。(注意这里不是启动job的本地linux用户身份，因为我们使用keytab文件，jaas.conf文件，调用kinit启动脚本。我们可以在启动脚本中记录一个身份，因为我们知道与key表一起传递给kinit的主体，但是能够在实际的Spark作业本身中登录会很好，这样即使一个作业是手动启动的，我们也能可靠地知道它在什么身份下运行)。一些答案表明如下:importjava.security.{AccessController,Principal}impor
我正在尝试使用sparkscala从Hive导出数据。但我收到以下错误。Causedby:java.lang.ClassNotFoundException:com.databricks.spark.csv.DefaultSource我的scala脚本如下所示。importorg.apache.spark.sql.hive.HiveContextvalsqlContext=newHiveContext(sc)valdf=sqlContext.sql("SELECT*FROMsparksdata")df.write.format("com.databricks.spark.csv").sa
我正在尝试使用Scala将示例MongoDB集合加载到Spark，然后将RDD保存到文本文件。以下是我的代码:valsc=newSparkContext(conf)valmongoConfig=newConfiguration()mongoConfig.set("mongo.input.uri","mongodb://localhost:27017/myDB.myCollectionData")valsparkConf=newSparkConf()valdocuments=sc.newAPIHadoopRDD(mongoConfig,//ConfigurationclassOf[Mon
文章目录每日一句正能量前言2.5启动Spark-Shell2.5.1运行Spark-Shell命令2.5.2运行Spark-Shell读取HDFS文件后记每日一句正能量成长是一条必走的路路上我们伤痛在所难免。前言在大数据处理和分析领域，Spark被广泛应用于解决海量数据处理和实时计算的挑战。作为一个快速、可扩展且易于使用的分布式计算框架，Spark为开发人员提供了丰富的API和工具来处理和分析大规模数据集。其中，Spark-Shell是Spark提供的一个交互式工具，它基于Scala语言，使得用户能够更加灵活和便捷地与Spark进行交互。通过Spark-Shell，我们可以直接在命令行终端中编
我是Spark初学者，我面临以下问题:我有一个项目集合(假设它们是笛卡尔坐标或二维点)，我想获取每个项目的附近元素。决定一个项目是否靠近另一个取决于一个函数(假设我们想要所有欧几里德距离小于给定值的点)。当然，获得一个点的邻居是微不足道的，我已经做到了。只需过滤项目即可。我不能做的是为集合中的所有点获取它们，我不知道如何有效地做到这一点。我在这里写了一个我想从一个小数据集中得到的结果的例子，以更清楚地说明我的需求:sourceData=[(0,1),(1,1),(0,0),(50,10),(51,11)]result=[(0,1)=>[(1,1),(0,0)],(1,1)=>[(0,1
我是hadoop的新手。我已经安装了hortonworks沙箱2.1。我正在尝试使用HiveUI执行Hive脚本。我想访问Hive中的mongo集合。我为此使用了以下查询:CREATETABLEindividuals(idINT,nameSTRING,ageINT,citySTRING,hobbySTRING)STOREDBY'com.mongodb.hadoop.hive.MongoStorageHandler'WITHSERDEPROPERTIES('mongo.columns.mapping'='{"id":"_id"}')TBLPROPERTIES('mongo.uri'='m
我正在运行一个spark流应用程序，它从Kafka接收HDFS上的文件路径，应该打开这些文件并对它们执行某种计算。问题是我无法享受数据局部性的好处，因为执行程序可能在任何节点上运行，而打开文件的执行程序不一定是持有文件的执行程序。有没有一种方法可以按照我介绍的方式动态打开文件，同时保持数据局部性？谢谢，丹尼尔 最佳答案 我不确定你打开文件的意思，如果你能分享一些代码会很有帮助，但如果你使用的是sc.textFile，那是一个RDD转换。转换被集群管理器安排为任务，因此不一定会从运行DStream转换的执行器节点执行。
我需要很多随机数，每行一个。结果应该是这样的:24324243244234234423423413103131310313...所以我写了这个spark代码(对不起，我是Spark和scala的新手):importutil.Randomimportorg.apache.spark.SparkConfimportorg.apache.spark.SparkContextimportorg.apache.spark.SparkContext._objectRandomIntegerWriter{defmain(args:Array[String]){if(args.length")Syst
