我正在运行一个spark流应用程序，它从Kafka接收HDFS上的文件路径，应该打开这些文件并对它们执行某种计算。问题是我无法享受数据局部性的好处，因为执行程序可能在任何节点上运行，而打开文件的执行程序不一定是持有文件的执行程序。有没有一种方法可以按照我介绍的方式动态打开文件，同时保持数据局部性？谢谢，丹尼尔 最佳答案 我不确定你打开文件的意思，如果你能分享一些代码会很有帮助，但如果你使用的是sc.textFile，那是一个RDD转换。转换被集群管理器安排为任务，因此不一定会从运行DStream转换的执行器节点执行。
EfCore花里胡哨系列(5)动态修改追踪的实体、动态查询同样还是IModelCacheKeyFactory，不过这次要采用主动刷新的方式。实现DbContext动态实体，根据配置等生成动态类型来当作数据库实体使用，当配置修改时，可以调用DynamicModelCacheKeyFactory.Refresh()刷新DbContext。动态构建部分不提供，我们将在其它的地方进行讨论。publicclassSampleDbContext(DbContextOptionsoptions):DbContext(options){protectedoverridevoidOnModelCreating(
TokenAuthenticationHandler.cs首先自定义一个类TokenAuthenticationHandler，然后需要继承IAuthenticationHandler接口具体代码：publicclassTokenAuthenticationHandler:IAuthenticationHandler{privateAuthenticationScheme_scheme;privateHttpContext_context;//////鉴权初始化//////鉴权架构名称///HttpContext//////publicTaskInitializeAsync(Authentic
我需要很多随机数，每行一个。结果应该是这样的:24324243244234234423423413103131310313...所以我写了这个spark代码(对不起，我是Spark和scala的新手):importutil.Randomimportorg.apache.spark.SparkConfimportorg.apache.spark.SparkContextimportorg.apache.spark.SparkContext._objectRandomIntegerWriter{defmain(args:Array[String]){if(args.length")Syst
我正在使用小程序将数据写入Accumulo。程序在手动添加jars时运行。但是，当使用Maven构建时，使用手册中使用的相同版本会抛出:java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/accumulo/core/client/Instance.我该如何解决？ 最佳答案 您的作业将在MR网络中的所有节点上运行。您需要在所有节点上安装适当的jar才能使其正常工作。正如您所注意到的，另一种方法是将所有内容都包含到一个uberjar中，其中包含您需要的所有内容。这样当你的工作被运送到每个节点时，你将拥有你
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
