这个问题在这里已经有了答案:FindingtheclosestApacheSoftwareFoundationmirrorprogramatically(3个答案)关闭4年前。我目前正在使用启动EC2实例并从二进制文件安装Hadoop/Spark的设置脚本。作者目前已经硬编码了来自this的镜像。列表,但任何镜像都可以随时更改/删除。是否有更“有原则”的方式来获取Apache项目的镜像/下载位置?
我刚刚从Spark本地设置迁移到Spark独立集群。显然,加载和保存文件不再有效。我了解我需要使用Hadoop来保存和加载文件。我的Spark安装是spark-2.2.1-bin-hadoop2.7问题1:我仍然需要单独下载、安装和配置Hadoop以与我的独立Spark集群一起工作,我是否正确?问题2:使用Hadoop运行和使用Yarn运行有什么区别?...哪个更容易安装和配置(假设数据负载相当轻)? 最佳答案 A1。正确的。你提到的包只是打包了指定版本的hadoop客户端,如果你想使用hdfs,你仍然需要安装hadoop。A2。使
我正在处理spark-hive-hbase集成。这里使用phoenixhbase表进行集成。Phoenix:**apache-phoenix-4.14**HBase:**hbase-1.4**spark:**spark-2.3**hive:**1.2.1**我正在使用sparkthrift服务器并使用jdbc访问表。我测试的几乎所有基本功能都运行良好。但是当我从spark提交查询时,它会在没有where条件的情况下提交给phoenix并且所有过滤都发生在spark端。如果表有数十亿的数据,我们就不能这样做。示例:Input-query:select*fromhive_hbasewher
我正在使用spark2.3.0和Hadoop2.7(但如果需要我可以升级)我想访问具有ARN(亚马逊资源名称)IAM角色的S3文件https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-multiple-profiles.html我已经看过这个Howtoaccesss3a://filesfromApacheSpark?但是没有关于IAM访问的问题publicclasstest{publicstaticvoidmain(String[]args){SparkSessionsc=newSparkSession.Builder().appNa
我试图让Spark在Windows10上运行,但我总是遇到错误。我已经彻底研究过,但仍然遇到问题,这是我所做的:已安装JDK1.8。(工作正常)已安装Anaconda3(工作正常)解压Spark2.3.1从here下载了winutils.exe并将它放在.\Hadoop\bin\中(除了这个文件之外,Hadoop文件夹的其余部分是空的——有人告诉我我不需要Hadoop)设置环境变量如下:用户变量:PATH=.\Continuum\anaconda3系统变量:JAVA_HOME=.\Java\jdk1.8.0_161HADOOP_HOME=.\HadoopPYSPARK_DRIVER_P
我必须列出文件夹中的所有文件,并根据文件名将文件保存在不同的文件夹中,使用spark.我写了下面的代码但出现错误splitisnotamemberoforg.hadoop,whileusingoperatorsplit.下面是我的代码,任何人都可以建议我如何消除或克服这个错误。importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportscala.io.Sourceimportorg.apache.hadoop.conf.Configurationimportscala.io.Sourceimportorg.apache.spark.sql.functio
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📫作者简介:小明java问道之路,2022年度博客之星全国TOP3,专注于后端、中间件、计算机底层、架构设计演进与稳定性建设优化,文章内容兼具广度、深度、大厂技术方案,对待技术喜欢推理加验证,就职于知名金融公司后端高级工程师。 📫热衷分享,喜欢原创~关注我会给你带来一些不一样的认知和成长。 🏆2022博客之星TOP3|CSDN博客专家|后端领域优质创作者|CSDN内容合伙人🏆InfoQ(极客邦)签约作者、阿里云专家|签约博主、51CTO专家|TOP红人、华为云享专家 🔥如果此文还不错的话,还请👍关注、点赞、收藏三连支持👍一下博主~ 🍅文末获取联系🍅 👇🏻精彩专栏
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首先是虚构的用例。假设我有一个元组流(user_id,time_stamp,login_ip)。我想以5秒的粒度维护每个用户的最后登录IP。使用Spark流,我可以使用updateStateByKey方法更新这张map。问题是,随着数据流不断涌来,每个时间间隔的RDD越来越大,因为看到了更多的user_ids。一段时间后,map会变得很大,维护时间会变长,无法实现结果的实时传递。请注意,这只是我想出的一个简单示例来说明问题。实际问题可能更复杂,确实需要实时交付。关于如何解决这个问题的任何想法(在Spark以及其他解决方案中都会很好)? 最佳答案