我正在使用批处理流(maxRatePerPartition10.000)从Kafka流式传输数据。因此，在每批处理中，我处理10.000条kafka消息。在这个批处理运行中，我通过从rdd中创建一个数据帧来处理每条消息。处理后，我使用以下方法将每个处理过的记录保存到同一个文件:dataFrame.write.mode(SaveMode.append)。因此它将所有消息附加到同一个文件。只要它在一个批处理运行中运行就可以。但是在执行下一个批处理运行(处理下10.000条消息)后，它会为下一个10.000条消息创建一个新文件。现在的问题是:每个文件(block)保留文件系统的50mb，但只
看起来RDD.take()只是在序列文件的支持下重复读取的最后一个元素。例如:valrdd=sc.sequenceFile("records.seq",classOf[LongWritable],classOf[RecordWritable])valrecords:Array[(LongWritable,RecordWritable)]=rdd.take(5)System.out.println(records.map(_._2.toString).mkString("\n"))输出:Record(3.1,2.5)Record(3.1,2.5)Record(3.1,2.5)Record
我想同步mongodb和hadoop，但是当我从mongodb中删除文件时，这个文件在hadoop中一定不能被删除。我尝试使用mongo-hadoop和hive。这是配置单元查询:CREATEEXTERNALTABLESubComponentSubmission(idSTRING,statusINT,providerIdSTRING,dateCreatedTIMESTAMP,subComponentIdSTRING,packageNameSTRING)STOREDBY'com.mongodb.hadoop.hive.MongoStorageHandler'WITHSERDEPROPER
我正在尝试让spark与aws一起玩得开心。在Windows环境中工作。无论我尝试过哪些选项，都永远找不到NativeS3类。目前，如果我使用:spark-shell--packagescom.amazonaws:aws-java-sdk-s3:1.10.38,com.amazonaws:aws-java-sdk-core:1.10.38,org.apache。hadoop:hadoop-aws:2.7.1作为我的命令，然后我将下载文件并可以使用s3，但是感觉很老套，每次下载它们都不理想。在另一个人的帮助下，我一直在尝试其他选项，结果是:>spark-shell--driver-cla
我正在尝试打包python依赖项，以便使用spark-submit发送到hadoop集群，我希望尽可能以DRYest方式执行此操作。我希望我的my_spark_app.py看起来像这样:frompysparkimportSparkContext,SparkConfconf=SparkConf().setAppName('MyApp').setMaster('yarn-client')sc=SparkContext(conf=conf)sc.addPyFile('/path/to/dependencies.py')fromdependenciesimportDependencyManag
任何人都可以给我一个用scala编写的返回多行并将其用作SparkSQL中的UDF的示例UDTF(例如；explode)吗？表:表1+------+----------+----------+|userId|someString|varA|+------+----------+----------+|1|example1|[0,2,5]||2|example2|[1,20,5]|+------+----------+----------+我想创建以下Scala代码:defexampleUDTF(var:Seq[Int])={//codetoexplodevarAfield???}sql
检查点对ApacheSpark有什么作用，它对RAM或CPU有何影响？ 最佳答案 来自ApacheStreamingDocumentation-希望对您有所帮助:流式应用程序必须24/7全天候运行，因此必须能够应对与应用程序逻辑无关的故障(例如，系统故障、JVM崩溃等)。为了使这成为可能，SparkStreaming需要将足够的信息检查点到容错存储系统，以便它可以从故障中恢复。有两种类型的数据被检查点。元数据检查点-定义信息的保存将计算流式传输到HDFS等容错存储。这是用于从运行驱动程序的节点的故障中恢复流应用程序(稍后详细讨论)。
在Bluemix上运行HadoopBigInsights和ApacheSpark服务的配置后，我注意到Hadoop的可配置性很强。我可以选择集群中将有多少个节点以及这些节点的RAM和CPU内核节点以及硬盘空间但Spark服务似乎不太可配置。我唯一的选择是在2到30个Spark执行器之间进行选择。作为IBMIC4项目的一部分，我正在使用Bluemix来评估这些服务，因此我对此有几个问题。Spark服务是否可以像Hadoop服务一样配置？即选择节点、节点的RAM、CPU内核等。在此上下文中什么是Spark执行器？他们是节点吗？如果有，它们的规范是什么？future有计划改进Spark的配置
我正在尝试在Hadoop集群中运行我的spark应用程序。集群中运行的spark版本为1.3.1。在集群中打包和运行我的spark应用程序时，出现如下错误。我也查看了其他帖子，好像我搞砸了库依赖项，但无法弄清楚是什么!以下是可能对你们帮助我有帮助的其他信息:hadoop-版本:Hadoop2.7.1.2.3.0.0-2557Subversiongit@github.com:hortonworks/hadoop.git-r9f17d40a0f2046d217b2bff90ad6e2fc7e41f5e1Compiledbyjenkinson2015-07-14T13:08ZCompiled
使用RDD，我可以输出rdd.saveAsTextFile('directory')将文件保存在hdfs://directory中。文本文件可以直接保存到本地文件系统上的目录(即directory)吗？ 最佳答案 当然你可以...因为saveAsTextFile('directory')将保存与你的分区程序一样多的文件，你首先需要在复制到本地之前合并文件(除非你希望将每个文件复制到本地).因此先调用FileUtil.copyMerge(sourceFileSystem,newPath(sourceFullPath),destFile
