在HDP(2.2)上使用Yarn-Client(2.6.0)上的PySpark将Hbase(0.98.4.2.2.0.0)表读取到Spark(1.2.0.2.2.0.0-82)RDD时出现奇怪的异常)植物形态:2015-04-1419:05:11,295WARN[task-result-getter-0]scheduler.TaskSetManager(Logging.scala:logWarning(71))-Losttask0.0instage0.0(TID0,hadoop-node05.mathartsys.com):java.lang.IllegalStateException
我的spark应用程序使用自定义hadoop输入格式处理文件(平均大小为20MB)，并将结果存储在HDFS中。以下是代码片段。Configurationconf=newConfiguration();JavaPairRDDbaseRDD=ctx.newAPIHadoopFile(input,CustomInputFormat.class,Text.class,Text.class,conf);JavaRDDmapPartitionsRDD=baseRDD.mapPartitions(newFlatMapFunction>,myClass>(){//mylogicgoeshere}//f
我有大量超过40列的制表符分隔文件。我想对其应用聚合，只选择几列。我认为ApacheSpark是最好的选择，因为我的文件存储在Hadoop中。我有以下程序publicclassMyPOJO{intfield1;Stringfield2;etc}JavaSparkContextsc;JavaRDDdata=sc.textFile("path/input.csv");JavaSQLContextsqlContext=newJavaSQLContext(sc);JavaRDDrdd_records=sc.textFile(data).map(newFunction(){publicRecor
我是Spark的新手。对于我的项目，我需要合并来自不同端口上不同流的数据。为了测试我做了一个练习，目的是打印来自不同端口的流的数据。下面你可以看到代码:objecthello{defmain(args:Array[String]){valssc=newStreamingContext(newSparkConf(),Seconds(2))vallines9=ssc.socketTextStream("localhost",9999)vallines8=ssc.socketTextStream("localhost",9998)lines9.print()lines8.print()ssc
我运行的是hadoop2.7.0版本、scala2.10.4、java1.7.0_21和spark1.3.0我创建了一个如下所示的小文件hduser@ubuntu:~$cat/home/hduser/test_sample/sample1.txtEid1,EName1,EDept1,100Eid2,EName2,EDept1,102Eid3,EName3,EDept1,101Eid4,EName4,EDept2,110Eid5,EName5,EDept2,121Eid6,EName6,EDept3,99运行以下命令时出现错误。scala>valemp=sc.textFile("/hom
我还想知道在sparksubmit命令的参数中是否有任何特殊字符不能使用？我也想知道我们可以将整个嵌套的Json字符串传递给spark提交命令中的参数吗？另一个问题是如何使用java代码(来自另一个程序)运行spark程序？那么，我们是否必须在集群(安装了spark的linux机器)上运行我们的其他程序才能运行我的spark程序？这件事我太糊涂了；请提出建议。 最佳答案 对于你的第二个问题:另一个问题是如何使用java代码(来自另一个程序)运行spark程序？在你的java程序中如果你有一个Maven项目，你可以添加一个maven依
我可以创建集群，但我该如何自动执行脚本？varclusterInfo=newClusterCreateParametersV2{Name=clusterConfig.ClusterName,...ClusterType=ClusterType.Spark};`cluster.RunScript()?我可以获得SparkContext吗？https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/hdinsight-apache-spark-use-bi-tools/ 最佳答案 今
我正在向SparkDataframe添加一个分区列。新列包含年月日。我的数据框中有一个时间戳列。DataFramedfPartition=df.withColumn("year",df.col("date").substr(0,4));dfPartition=dfPartition.withColumn("month",dfPartition.col("date").substr(6,2));dfPartition=dfPartition.withColumn("day",dfPartition.col("date").substr(9,2));当我输出数据帧时，我可以看到列的正确值，
这个问题在这里已经有了答案:Howtooverwritetheoutputdirectoryinspark(9个回答)关闭6年前。我正在运行这个命令行:hadoopfs-rm-r/tmp/output然后是一个带有main()的Java8spark作业SparkConfsparkConf=newSparkConf();JavaSparkContextsc=newJavaSparkContext(sparkConf);JavaRDDrdd=sc.textFile("/tmp/input").map(s->newJSONObject(s))rdd.saveAsTextFile("/tmp/
我的环境包含4个物理节点和少量RAM，每个节点有8个CPU内核。我注意到spark会自动决定为每个CPU分配RAM。结果是发生了内存错误。我正在处理大数据结构，我希望每个执行程序都将在物理节点上拥有整个RAM内存(否则我会遇到内存错误)。我尝试在“yarn-site.xml”文件上配置“yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores1”或在spark-defaults.conf上配置“spark.driver.cores1”但没有成功。 最佳答案 尝试设置spark.executor.cores1
