我们有一个配置了公平调度器的hadoop集群。我们过去常常看到这样的场景，即集群中没有多少作业要运行，正在运行的作业试图占用尽可能多的可用内存和内核。对于公平调度程序，执行程序内存和内核对spark作业真的很重要吗？还是取决于公平调度程序来决定给多少？ 最佳答案 FairScheduler的政策是分配给它的第一个作业将拥有提供的所有资源。当我们运行第二个作业时，所有资源将被划分为(可用资源)/(作业数量)现在主要关注的是，您为运行作业提供了多少容器内存。如果它等于可用资源的总数，那么您的工作确实可以使用所有资源。
在下面的ScalaSpark代码中，我需要找到不同列的计数及其值的百分比。为此，我需要对每一列使用withColumn方法，例如date、usage、payment、dateFinal，usageFinal，paymentFinal。对于每个计算，我都需要使用withColumn来获取总和和聚合。有什么方法可以让我不用写，.withColumn("SUM",sum("count").over()).withColumn("fraction",col("count")/sum("count").over()).withColumn("Percent",col("fraction")*10
我想知道是否有生态系统的各种Hadoop组件的兼容性矩阵？每次Hadoop升级都会对兼容性产生很大的影响，例如:ApacheSpark2.4不支持Hadoopv3，Hadoop不支持Java9和10，等等...我知道像Hortonworks这样的供应商会在每个版本的发行版中发布组件列表，但这并不适合广大公众，因为其中包括已打补丁的组件。是否必须通过Jira的所有错误跟踪器来查找每种工具的兼容性问题？ 最佳答案 像Cloudera/Hortonworks这样的公司所做的关键事情之一就是采用构成Hadoop的所有开源项目，并确保它们能够
我有一个映射器，它在处理数据时将输出分为3种不同的类型(类型是输出键)。我的目标是通过reducer创建3个不同的csv文件，每个文件都包含一个带有标题行的键的所有数据。键值可以改变并且是文本字符串。现在，理想情况下，我想要3个不同的reducer，每个reducer只会获得一个键及其整个值列表。除了，这似乎不起作用，因为键没有映射到特定的reducer。在其他地方对此的答案是编写一个自定义分区器类，将每个所需的键值映射到特定的缩减器。这会很棒，除了我需要使用python流式传输并且我无法在我的工作中包含自定义流式传输jar，所以这似乎不是一个选项。我看到inthehadoopdocs
我正在尝试使用来自ElephantBird的输入格式在我的HadoopStreaming脚本中。特别是，我想使用LzoInputFormat并最终使用LzoJsonInputFormat(在此处处理Twitter数据)。但是，当我尝试这样做时，我不断收到错误消息，提示ElephantBird格式不是InputFormat类的有效实例。这就是我运行Streaming命令的方式:hadoopjar/usr/lib/hadoop/contrib/streaming/hadoop-streaming-0.20.2-cdh3u5.jar\-libjars/project/hanna/src/el
我在Greenplum数据库中有数TB的结构化数据。我需要对我的数据运行本质上是MapReduce作业。我发现自己至少重新实现了MapReduce的功能，以便这些数据适合内存(以流方式)。然后我决定到别处寻找更完整的解决方案。我查看了PivotalHD+Spark，因为我使用的是Scala，而Spark基准测试是一个令人惊叹的因素。但我相信这背后的数据存储HDFS的效率将低于Greenplum。(注意“我相信”。我很高兴知道我错了，但请提供一些证据。)因此，为了与Greenplum存储层保持一致，我查看了Pivotal的HAWQ，它基本上是在Greenplum上使用SQL的Hadoop
我正在运行一个Spark作业，它花费了很长时间来处理输入文件。输入文件为6.8GBGzip格式，包含1.1亿行文本。我知道它是Gzip格式，所以它不可拆分，并且只有一个执行程序将用于读取该文件。作为调试过程的一部分，我决定只看看将gzip文件转换为parquet需要多长时间。我的想法是，一旦我转换为parquet文件，然后如果我在该文件上运行我的原始Spark作业，在这种情况下它将使用多个执行程序并且输入文件将被并行处理。但即使是小工作也比我预期的要花更长的时间。这是我的代码:valinput=sqlContext.read.text("input.gz")input.write.pa
我有一个这样的输入文件，它已经上传到HDFS/tmp/input(用^A分隔，这是一个非打印字符，这是VI中的View)A^A10A^A7A^A10A^A5A^A10A^A8B^A1A^A9B^A1A^A9B^A1A^A9B^A1A^A9B^A1A^A9B^A1A^A9我写的映射器看起来像这样:importsysforlineinsys.stdin:name,score=line.strip().split(chr(1))print'\t'.join([name,str(int(score)+1)])reducer看起来像这样(similarto):importsysfromdatet
我有一个集群，我执行了wholeTextFiles，它应该提取大约一百万个文本文件，总计大约10GB我有一个NameNode和两个DataNode，每个都有30GBRAM，每个有4个内核。数据存储在HDFS中。我没有运行任何特殊参数，作业仅读取数据就需要5个小时。这是预期的吗？是否有任何参数可以加快读取速度(spark配置或分区、执行程序数量？)我才刚刚起步，之前从未需要优化工作编辑:此外，有人可以准确解释wholeTextFiles函数的工作原理吗？(不是如何使用它，而是它是如何编程的)。我非常有兴趣了解分区参数等。编辑2:基准评估所以我尝试在wholeTextFile之后重新分区，
在GoogleCloudDataproc测试版中，Spark和Hadoop的版本是什么？Spark是为哪个版本的Scala编译的？ 最佳答案 根据officialannouncement:Today,wearelaunchingwithclustersthathaveSpark1.5andHadoop2.7.1. 关于hadoop-GoogleCloudDataproc-Spark和Hadoop版本，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： ht
