我已经阅读了一些关于设置JAVA_HOME的评论。因为我是这方面的初学者，所以我没有在不知道自己在做什么的情况下编辑任何东西。我不想把事情搞得更糟。因此，如果您能指导我解决这个问题并告诉我我的编码有什么问题，我将不胜感激。我一直在尝试安装Hadoop，然后安装HBase。在解决了很多困难和错误之后，我终于可以安装Hadoop，并在运行start-all.sh时得到这个输出，一切似乎都很好。>hduser@CSLAP106:~$/usr/local/hadoop/bin/start-all.sh>hduser@CSLAP106:~$jps>3005NameNode>3404JobTrac
我知道这是一种使用Spark的奇怪方式，但我正在尝试使用Spark将数据帧保存到本地文件系统(不是hdfs)，即使我处于集群模式。我知道我可以使用客户端模式，但我确实想在集群模式下运行并且不关心哪个节点(3个中的)应用程序将作为驱动程序运行。下面的代码是我正在尝试做的伪代码。//createdataframevaldf=Seq(Foo("John","Doe"),Foo("Jane","Doe")).toDF()//saveittothelocalfilesystemusing'file://'becauseitdefaultstohdfs://df.coalesce(1).rdd.s
我想检查一下我们如何获取有关每个分区的信息，例如总号。以yarn集群部署方式提交Spark作业时，驱动端各分区的记录数，以便在控制台进行日志或打印。 最佳答案 我会使用内置函数。它应该尽可能高效:importorg.apache.spark.sql.functions.spark_partition_iddf.groupBy(spark_partition_id).count 关于scala-ApacheSpark:Getnumberofrecordsperpartition，我们在St
我在运行读取文本文件并收集结果的简单作业时收到EOFException。这在我的开发机器上运行良好，但在独立模式(单机、master+worker)下执行时失败。我的设置是预构建的ApacheSpark0.9.1Hadoop2。我正在使用sbt-assembly插件部署我的代码并生成一个可执行的jar文件。相关堆栈跟踪:14/05/2708:22:03WARNscheduler.TaskSetManager:Losswasduetojava.io.EOFExceptionjava.io.EOFExceptionatjava.io.ObjectInputStream$BlockDataI
所以我们正在运行提取数据并进行一些扩展数据转换并写入几个不同文件的spark作业。一切都运行良好，但我在资源密集型作业完成和下一个作业开始之间出现随机的扩展延迟。在下图中，我们可以看到安排在17:22:02的作业用了15分钟才完成，这意味着我预计下一个作业将安排在17:37:02左右。但是，下一个工作安排在22:05:59，即工作成功后+4小时。当我深入研究下一个作业的sparkUI时，它显示(Spark1.6.1与Hadoop2)更新:我可以确认大卫在下面的回答是关于如何在Spark中处理IO操作的，这有点出乎意料。(考虑到排序和/或其他操作，文件写入本质上是在幕后“收集”是有意义的
我在Spark中有一个简单的程序:/*SimpleApp.scala*/importorg.apache.spark.SparkContextimportorg.apache.spark.SparkContext._importorg.apache.spark.SparkConfobjectSimpleApp{defmain(args:Array[String]){valconf=newSparkConf().setMaster("spark://10.250.7.117:7077").setAppName("SimpleApplication").set("spark.cores.m
这page包含一些统计函数(均值、标准差、方差等)但不包含中位数。如何计算准确的中位数？ 最佳答案 需要对RDD进行排序，取两个元素的中间或者平均值。这是RDD[Int]的例子:importorg.apache.spark.SparkContext._valrdd:RDD[Int]=???valsorted=rdd.sortBy(identity).zipWithIndex().map{case(v,idx)=>(idx,v)}valcount=sorted.count()valmedian:Double=if(count%2==0
我最近发现了很多选择，主要通过成熟度和稳定性对它们进行比较很有趣。紧缩-https://github.com/cloudera/crunch紧缩-https://github.com/cloudera/crunch/tree/master/scrunch级联-http://www.cascading.org/烫洗https://github.com/twitter/scaldingFlumeJavaScoobi-https://github.com/NICTA/scoobi/ 最佳答案 因为我是Scoobi的开发者，所以不要指望得到
开发人员和API文档均未包含有关可以在DataFrame.saveAsTable或DataFrameWriter.options中传递哪些选项的任何引用，它们会影响Hive的保存table。我希望在这个问题的答案中，我们可以汇总有助于Spark开发人员的信息，他们希望更好地控制Spark保存表的方式，并可能为改进Spark的文档提供基础。 最佳答案 您在任何地方都看不到options文档的原因是它们是特定于格式的，开发人员可以使用一组新的options继续创建自定义写入格式。但是，对于少数支持的格式，我列出了spark代码本身提到的
我有一个spark作业，它从hdfs获取一个包含8条记录的文件，进行简单的聚合并将其保存回hdfs。我注意到执行此操作时有数百个任务。我也不确定为什么会有多个作业？我认为工作更像是一个Action发生的时候。我可以推测原因——但我的理解是，在这段代码中，它应该是一项工作，应该分解成多个阶段，而不是多项工作。为什么不把它分解成阶段，它怎么分解成工作？就200多个任务而言，由于数据量和节点数量微乎其微，因此当只有一个聚合和一对时，每行数据有25个任务是没有意义的的过滤器。为什么每个原子操作的每个分区不只有一个任务？这是相关的scala代码-importorg.apache.spark.sq
