如果向ApacheYARN集群提交新作业，状态页面通常会指示作业实际是如何提交的(除其他事项外):ApplicationType:SPARK这表明用户很可能使用spark-submit向资源管理器发布了一个新作业。是否可以像更改应用程序名称一样通过参数更改该字符串的值？ 最佳答案 应用类型在Spark设置yarn应用上下文时设置。AFAIK，无法更改某些配置的方式。如果它真的很重要，您将不得不在源代码中覆盖它。下面的实现，https://github.com/apache/spark/blob/01c3dfab158d40653f8
我有一个将NoSQLDB与Hadoop结合使用并对其进行基准测试的项目。我选择了MongoDB作为数据库，但我一直对某些事情感到困惑，并且有一些问题需要澄清:MongoDB会取代HDFS还是它们会协同工作以及如何协同工作？单独对MongoDB进行基准测试与对Hadoop进行基准测试有何不同？因为我觉得它们是同一回事。我找到了用于基准测试的YCSB工具。它可以将它们放在一起进行基准测试吗？我知道MongoDB可以在集群上工作，当monogo在Hadoop之上时，数据将由MongoDB或Hadoop在节点之间共享吗？我希望你澄清这些概念并提前感谢你。 最佳答案
我已经安装了Hortonworkshdp3.0并配置了Zeppelin。当我运行spark或sql时，Zeppelin只显示默认数据库(这是Spark的默认数据库，位置为“/apps/spark/warehouse”，而不是Hive的默认数据库)。这可能是因为hive.metastore.warehouse.dir属性不是从hive-site.xml设置的，而zeppelin是从Spark配置(spark.sql.warehouse.dir)中选择的。我对spark也有类似的问题，这是由于spark-conf目录中的hive-site.xml文件，我能够通过将hive-site.xml
我正在尝试运行mongodb和hadoopmapreduce我收到以下警告和错误请帮助我解决这些提前谢谢13/06/2010:42:55WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable13/06/2010:42:55WARNmapred.JobClient:UseGenericOptionsParserforparsingthearguments.ApplicationsshouldimplementToo
文章目录源数据描述问题复现问题解析问题解决源数据描述在MySQL中建立了表order_info，其字段信息如下所示：+--------------------+------------------+------+-----+-------------------+-----------------------------+|Field|Type|Null|Key|Default|Extra|+--------------------+------------------+------+-----+-------------------+-----------------------------
目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、pyspark交互式编程2、编写独立应用程序实现数据去重3、编写独立应用程序实现求平均值问题4、三个综合实例四、结果分析与实验体会一、目的与要求1、熟悉Spark的RDD基本操作及键值对操作；2、熟悉使用RDD编程解决实际具体问题的方法。二、实验内容1、pyspark交互式编程给定数据集data1.txt，包含了某大学计算机系的成绩，数据格式如下所示：Tom,DataBase,80Tom,Algorithm,50Tom,DataStructure,60Jim,DataBase,90Jim,Algorithm,60Jim,DataStructure,
我正在尝试使用com.mongodb.hadoop.pig.BSONLoader(https://github.com/mongodb/mongo-hadoop/blob/master/pig/README.md)将数据从MongoDBBSON文件加载到Pig中，但我遇到了困难。MongoDB上的数据包括可变大小的数组，我不确定如何将其加载到pig中(作为元组？)。这是来自MongoDB的示例记录:{"_id":{"$oid":"52fbbca6e4b029a79cd17ff7"},"field":"value","variableSizeArray":["value1","value
我有一个关于ApacheSpark(yarn集群)的问题虽然在这段代码中，创建了10个分区但是在yarncluster中，只需要3个contatinervalsc=newSparkContext(newSparkConf().setAppName("SparkCount"))valsparktest=sc.textFile("/spark_test/58GB.dat",10)valtest=sparktest.flatMap(line=>line.split("")).map(word=>(word,1))在sparkyarn集群中，容器如何工作取决于RDD分区的数量？*因为我只有一点
我有这个代码:rdd.map(_.split("-")).filter(row=>{...})当我执行row.length时:This-is-a-test----on-split--这是一个测试--------输出分别是9和4。如果它为空，则不计算尾随分隔字符。如果我希望两个输出均为10，这里的解决方法是什么？ 最佳答案 您可以通过将-1作为限制参数传递给split来完成您想要的操作，如下所示:rdd.map(_.split("-",-1)).filter(row=>{...})顺便说一句，预期结果是11，而不是10(因为如果您想保
我最近注意到有一些关于在Spark而不是MapReduce上运行Mahout算法的讨论。但是我找不到任何文档。有人能告诉我是否可以在Spark上运行Mahout算法吗？如果是这样，对我们可以运行的算法有什么限制吗？ 最佳答案 是的，mahout现在可以在Spark上运行(即新版本v0.10.0)。记录了不同引擎上可用的算法here.这些在Spark上可用:MahoutDistributedBLAS.DistributedRowMatrixAPIwithRandMatlablikeoperators.DistributedALS,SP
