我是scala的新手，我想为一个数据集迭代三个循环并执行一些分析。例如我的数据如下:Sample.csv1,100,0,NA,0,1,0,Friday,1,51,100,0,NA,0,1,0,Wednesday,1,91,100,1,NA,0,1,0,Friday,1,51,100,2,NA,0,1,0,Friday,1,51,101,0,NA,0,1,0,Friday,1,51,101,1,NA,0,1,0,Friday,1,51,101,2,NA,0,1,0,Friday,1,51,102,0,NA,0,1,0,Friday,1,51,102,1,NA,0,1,0,Friday,1

我有一份在spark上运行的工作，它是使用sparkRDD在scalaim中编写的。由于昂贵的分组操作我得到这个错误:容器因超出内存限制而被YARN终止。使用了22.4GB的22GB物理内存。考虑提升spark.yarn.executor.memoryOverhead。我增加了头顶的内存，但我得到了同样的结果。我使用10台r4.xlarge机器。我尝试使用r4.2xlarge甚至r4.4xlarge，但也出现同样的错误。我正在测试的数据是5GB压缩数据(将近50个解压缩数据和近600万条记录)。一些配置:spark.executor.memory:20480Mspark.driver.

请问如何在hadoop安装中设置JAVA_HOME路径？？我知道我必须在root/conf/hadoop-env.sh文件中添加java路径，但我想知道在Windows7中设置路径的正确方法。 最佳答案 从hadoop的角度来看，将JAVA_HOME添加到hadoop-env.sh就足够了。 关于java-如何在hadoop安装中设置JAVA_HOME路径？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.c

我在使用Scala时遇到ApacheSpark的一个问题。我正在尝试创建一个Spark应用程序，它根据用户输入打印一个RDD。输入数据是这样的:List("aaaa","aaaa","dfddf","aaaa","aaaa","dfddf","aaaa","aaaa","dfddf","aaaa","aaaa","dfddf","aaaa","aaaa","dfddf")代码是这样的:valwSchemaString="col1col2col3col4";valwSchema=StructType(wSchemaString.split("").map(fieldName=>Struc

我们已经在服务器上安装了Hadoop2.5。是不是可以用那个Hadoop来部署Spark程序呢？我希望Spark使用现有的Yarn来调度任务，并能够读写现有的HDFS。我怎样才能做到这一点？ 最佳答案 您可以尝试使用可用的ApacheSpark预构建下载https://spark.apache.org/downloads.html如果那没有解决，那么你需要通过添加你的hadoopjar来构建sparkhttps://spark.apache.org/docs/latest/building-spark.html很简单然后您的Spar

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

我有一个数据框df，其中有两列是这样的。+-----+------------------+|x|y|+-----+------------------+|0.0|{12,16,17,18,19}||0.0|{18,16,17,18,19}||0.0|{15,16,67,18,19}||0.0|{65,16,17,18,19}||0.0|{9,16,17,18,19}||1.0|{12,16,17,28,39}||0.0|{24,16,17,28,19}||0.0|{90,16,17,18,29}||1.0|{30,16,17,18,19}||1.0|{28,16,17,18,19}|

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

我用了thistutorialtoinstalljavaonUbuntu12.04;我首先尝试通过下载java以老式方式安装它，添加一个指向安装的JAVA_HOME变量并将其添加到与连接的PATH\bin)但这没有用，因为默认安装了一些奇怪的openjdk...我记得可以通过使用update-alternatives并选择我下载的安装来绕过它，但是这次没有用，命令从未检测到我的新安装；所以我最终改用了那个教程。像教程中那样使用PPA的唯一问题是它没有将所有jdk安装在我可以将JAVA_HOME指向的单个目录中，因此Hadoop提示说缺少变量。有什么办法可以让Hadoop启动并运行吗？

我正在将我的外部jar复制到emr中的/home/hadoop/lib目录作为bootstrap进程。但是它在引导过程中显示以下错误Exceptioninthread"main"java.lang.IncompatibleClassChangeError:classcom.google.common.cache.CacheBuilder$3hasinterfacecom.google.common.base.Tickerassuperclassatjava.lang.ClassLoader.defineClass1(NativeMethod)atjava.lang.ClassLoade