基于https://github.com/gotthardsen/docker-hadoop-spark-workbench/tree/master/swarm我有一个带有hadoop、spark、hue和jupyternotebook设置的dockerswarm设置。我使用Hue将文件上传到hdfs，从hue或名称节点上的hdfs下载或查看文件没有问题。没有丢失block，文件检查表明一切正常。但是当我尝试在jupyter中使用pyspark访问它时，我得到:org.apache.hadoop.hdfs.BlockMissingException:Couldnotobtainbloc
我正在尝试读取一个ElasticSearch索引，它有数百万个文档，每个文档都有可变数量的字段。我有一个模式，其中有1000个字段，每个字段都有自己的名称和类型。现在，当我通过ES-Hadoop连接器创建一个RDD并稍后通过指定模式转换为一个DataFrame时，它没有说-Inputrowdoesn'thaveexpectednumberofvaluesrequiredbytheschema我有几个问题。1.是否有可能有一个RDD/DF的行包含可变数量的字段？如果不是，除了为每列中缺失的字段添加空值外，还有什么替代方法？我看到默认情况下Spark将所有内容转换为StringType，因
我正在使用带有自定义分隔符的SparkContext.newAPIHadoopFile读取多行记录文件。反正我已经准备好了，减少了我的数据。但是现在我想再次将key添加到每一行(条目)，然后将其写入ApacheParquet文件，然后将其存储到HDFS中。这个图应该可以解释我的问题。我正在寻找的是红色箭头，例如写入文件前的最后一次转换。任何的想法？我尝试了flatMap，但时间戳和浮点值导致了不同的记录。Python脚本可以是downloadedhere和样本textfilehere.我在JupyterNotebook中使用Python代码。 最佳答案
我正在加载一个文本文件，该文件采用TSV(表格分隔值)表示法，但每行中都没有键。因此，一行表示一个特定变量，随后的所有行都是该变量的值，直到出现新变量。因此我使用自定义分隔符加载文件(在JupyterNotebookPython2.7-Pyspark中):sheet=sc.newAPIHadoopFile('sample.txt','org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat','org.apache.hadoop.io.LongWritable','org.apache.hadoop.io.Text',conf={'te
我们正在使用以下命令使用Pyspark读取Hbase表。frompyspark.sql.typesimport*host=port=keyConv="org.apache.spark.examples.pythonconverters.ImmutableBytesWritableToStringConverter"valueConv="org.apache.spark.examples.pythonconverters.HBaseResultToStringConverter"cmdata_conf={"hbase.zookeeper.property.clientPort":port
我想在PySpark中高效地将numpy数组从工作机器(函数)保存到HDFS或从工作机器(函数)读取numpy数组。我有两台机器A和B。A有master和worker。B有一名worker。例如我想实现如下目标:if__name__=="__main__":conf=SparkConf().setMaster("local").setAppName("Test")sc=SparkContext(conf=conf)sc.parallelize([0,1,2,3],2).foreachPartition(func)deffunc(iterator):P=>forxiniterator:P
部署信息:"pyspark--masteryarn-client--num-executors16--driver-memory16g--executor-memory2g"我正在将一个100,000行的文本文件(hdfsdfs格式)转换为一个带有corpus=sc.textFile("my_file_name")的RDD对象。当我执行corpus.count()时，我得到了100000。我意识到所有这些步骤都是在主节点上执行的。现在，我的问题是，当我执行诸如new_corpus=corpus.map(some_function)之类的操作时，pyspark是否会自动将作业分配给所有可
我从Clouderaquickstartdocker容器上的PythonSpark(v1.6.0)开始。我在/user/root/access_log.txt下的hdfs中成功放置了一个static.txt文件(500mb)。在pyspark中，我尝试使用以下python代码行加载文件:lines=sc.textFile("hdfs://quickstart.cloudera/user/root/access_log.txt")这没有给我任何错误。但是我发现文件没有完全加载。还有..lines.max()虽然hdfs实际上具有正确的文件大小，但未给出文件的正确最后一个元素。这是内存问题
我有一个spark作业，它从Kafka流中读取数据并为流中的每个RDD执行一个操作。如果RDD不为空，我想把RDD保存到HDFS，但是我想为RDD中的每个元素创建一个文件。我找到了RDD.saveAsTextFile(file_location)将为每个分区创建一个文件，因此我试图更改RDD，使每个分区仅包含一个元素。这是我正在尝试做的一个例子data=sc.parallelize(['1','2','3','4','5','6','7','8','9','0'])data.glom().collect()#Produces[['1','2','3','4','5'],['6','7'
我正在尝试在Yarn中执行一个简单的Pyspark作业。这是代码:frompysparkimportSparkConf,SparkContextconf=(SparkConf().setMaster("yarn-client").setAppName("HDFSFilter").set("spark.executor.memory","1g"))sc=SparkContext(conf=conf)inputFile=sc.textFile("hdfs://myserver:9000/1436304078054.json.gz").cache()matchTerm="spark"numM
