我在docker容器中使用hadoop集群(我正在使用覆盖网络)我在同一个主机上有2个容器(master和slave2)另一个在不同的主机(slave1)容器可以访问仅由它们使用的本地网络10.0.0.0master和slave2容器还可以访问与主机172.18.0.0共享的另一个网络Slave1可以访问与其主机共享的不同网络172.18.0.0两台主机中的网络172.18.0.0是独立的。所以恢复每个容器都有两个ip地址master:10.0.0.2和172.18.0.2salve2:10.0.0.3和172.18.0.3药膏3；10.0.0.4和172.18.0.2树容器必须通过1
我试图在我的本地机器(MacBookproosx10.13.3)上运行我的Scala作业，但我在运行时遇到错误。我的版本:scala:2.11.12Spark:2.3.0hadoop:3.0.0我通过brew安装了所有东西。异常(exception)是:引起:java.lang.StringIndexOutOfBoundsException:开始0，结束3，长度2发生在那些行:valconf=newSparkConf().setAppName(getName).setMaster("local[2]")valcontext=newSparkContext(conf)最后一行是抛出异常的
我正在使用Zeppelin0.7.0来运行Spark作业。我的Zeppelin是独立安装的，而Spark是使用Hortonworks/Ambari(版本2.6)安装的。当我在Ambari中检查Spark的状态时，它全是绿色的。对于许多解释器来说，Zeppelin也运行良好。但是Spark解释器不起作用。我尝试做的任何事情，甚至像sc.version这样简单的事情都会给出完全相同的错误:java.lang.NullPointerExceptionatorg.apache.zeppelin.spark.Utils.invokeMethod(Utils.java:38)atorg.apach
我正在寻找从Kafka读取消息(大量消息，每天大约100B)的最佳方式，在读取消息后我需要对数据进行操作并将其写入HDFS。如果我需要以最佳性能执行此操作，那么从Kafka读取消息并将文件写入HDFS的最佳方式是什么？哪种编程语言最适合？我是否需要考虑为此使用Spark等解决方案？ 最佳答案 您应该为此使用Spark流(参见here)，它提供了Kafka分区和Spark分区之间的简单对应关系。或者您可以使用UseKafkaStreams(参见more)。KafkaStreams是用于构建应用程序和微服务的客户端库，其中输入和输出数据
我已经实现了一个SparkStreaming作业，它将过去6个月收到的事件流式传输到HDFS。它在HDFS中创建许多小文件，我希望它们的每个文件大小为HDFS的128MB(block大小)。如果我使用追加模式，所有数据都将写入一个parquet文件。如何配置Spark为每128MB数据创建一个新的HDFSparquet文件？ 最佳答案 Spark会在写入之前在对象上写入与分区一样多的文件。这可能真的很低效。要减少部分文件的总数，试试这个，它会检查对象的总字节大小并将其重新调整为+1最佳大小。importorg.apache.spar
我想编写Java程序，它从HDFS读取输入，使用MapReduce处理它并将输出写入MongoDb。场景如下:我有一个包含3个数据节点的Hadoop集群。Java程序从HDFS读取输入，并使用MapReduce对其进行处理。最后将结果写入MongoDb。其实从HDFS读取数据，用MapReduce处理很简单。但是我对将结果写入MongoDb感到困惑。是否支持任何JavaAPI将结果写入MongoDB？另外一个问题是，由于是HadoopCluster，所以我们不知道哪个datanode会运行Reducer任务并产生结果，是否可以将结果写到安装在特定服务器上的MongoDb中？如果我想把结
关闭。这个问题需要detailsorclarity.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？通过editingthispost添加细节并澄清问题.关闭8年前。Improvethisquestion我将以我的问题为例。如果我们使用ORACLE作为数据库，如果我们想从中获取数据，我们应该知道的是SQL。在sql的帮助下，我们可以从oracle中获取数据。如果我们使用Mongodb作为数据库，我们是否必须了解NoSql。？？简单来说。用于ORACLE的SQL。和MongoDB的NoSql？我说得对吗？
我是Apache-Spark的新手。我想知道如何在ApacheSpark的MapReduce函数中重置指向Iterator的指针，这样我就写了Iterator>>iter=arg0;但它不起作用。以下是在java中实现MapReduce功能的类。classCountCandidatesimplementsSerializable,PairFlatMapFunction>>,Set,Integer>,Function2{privateList>currentCandidatesSet;publicCountCandidates(finalList>currentCandidatesSet
我很好奇下面的简单代码是否可以在分布式环境中工作(它在独立环境中可以正常工作)？publicclassTestClass{privatestaticdouble[][]testArray=newdouble[4][];publicstaticvoidmain(String[]args){for(inti=0;itestRDD=sc.textFile("testfile",4).mapPartitionsWithIndex(newFunction2,Iterator>(){@OverridepublicIteratorcall(Integerind,Iterators){/*Update
我将Spark与MongoDB结合使用，因此依赖于mongo-hadoop驱动程序。多亏了对我原来问题的输入，我才开始工作here.我的Spark作业正在运行，但是，我收到了我不理解的警告。当我运行这个命令时$SPARK_HOME/bin/spark-submit--driver-class-path/usr/local/share/mongo-hadoop/build/libs/mongo-hadoop-1.5.0-SNAPSHOT.jar:/usr/local/share/mongo-hadoop/spark/build/libs/mongo-hadoop-spark-1.5.0-
