我正在尝试运行测试Spark脚本以将Spark连接到hadoop。脚本如下frompysparkimportSparkContextsc=SparkContext("local","SimpleApp")file=sc.textFile("hdfs://hadoop_node.place:9000/errs.txt")errors=file.filter(lambdaline:"ERROR"inline)errors.count()当我用pyspark运行它时，我得到了py4j.protocol.Py4JJavaError:Anerroroccurredwhilecallingo21.
由于许多错误，我无法弄清楚为什么没有将datanodeslavevm连接到我的mastervm中。欢迎任何建议，所以我可以试试。首先，其中之一是我的从虚拟机日志中的错误:WARNorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode:Problemconnectingtoserver:ubuntu-378e53c1-3e1f-4f6e-904d-00ef078fe3f8:9000因此，我无法在我的主虚拟机中运行我想要的作业:hadoopjar./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.
我有一个4节点集群(1个名称节点/资源管理器3个数据节点/节点管理器)我正在尝试运行一个简单的tez示例orderedWordCounthadoopjarC:\HDP\tez-0.4.0.2.1.1.0-1621\tez-mapreduce-examples-0.4.0.2.1.1.0-1621.jarorderedwordcountsample/test.txt/sample/out作业被接受，Applicationmaster和容器被设置但是在节点管理器上我看到了这些日志2014-09-1017:53:31,982INFO[ServiceThread:org.apache.tez.
我在AWS中创建了一个3节点(1个主节点，2个工作节点)ApacheSpark集群。我可以从主节点向集群提交作业，但是我无法让它远程工作。/*SimpleApp.scala*/importorg.apache.spark.SparkContextimportorg.apache.spark.SparkContext._importorg.apache.spark.SparkConfobjectSimpleApp{defmain(args:Array[String]){vallogFile="/usr/local/spark/README.md"//Shouldbesomefileony
我有一个由两个奴隶和一个主人组成的集群，我设置了一个jar(scala)给spark主人(192.168.1.64):spark-submit--masterspark://spark-master:7077--classtests.elementstarget/scala-2.10/zzz-project_2.10-1.0.jar运行一段时间后它突然停止，终端上的最后几行是...15/08/1917:45:24INFOscheduler.TaskSchedulerImpl:Addingtaskset411292.0with6tasks15/08/1917:45:24WARNsched
我正在努力设置一个具有2个节点的Hbase分布式集群，一个是我的机器，一个是VM，使用VirtualBox中的“host-only”适配器。我的问题是区域服务器(来自VM机器)无法连接到主机上运行的Hbasemaster。尽管在Hbaseshell中我可以在VM机器('slave')上的区域服务器中列出，创建表，......，日志总是显示org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegionServer:Unabletoconnecttomaster.Retrying.Errorwas:java.net.ConnectException:Connect
我在基于Kerberos的集群上运行Spark1.1.0、HDP2.1。我可以使用--masteryarn-client成功运行spark-submit，并且结果已正确写入HDFS，但是，该作业没有显示在HadoopAllApplications页面上。我想使用--masteryarn-cluster运行spark-submit但我仍然收到此错误:appDiagnostics:Applicationapplication_1417686359838_0012failed2timesduetoAMContainerforappattempt_1417686359838_0012_0000
我是新的apache-spark。我已经在spark独立模式下测试了一些应用程序。但我想运行应用程序yarn模式。我在windows中运行apache-spark2.1.0。这是我的代码c:\spark>spark-submit2--masteryarn--deploy-modeclient--executor-cores4--jarsC:\DependencyJars\spark-streaming-eventhubs_2.11-2.0.3.jar,C:\DependencyJars\scalaj-http_2.11-2.3.0.jar,C:\DependencyJars\confi
我是否正确理解了客户端模式的文档？客户端模式与驱动程序在应用程序主机中运行的集群模式相反？在客户端模式下，driver和applicationmaster是独立的进程，因此spark.driver.memory+spark.yarn.am.memory必须小于机器的内存？在客户端模式下，驱动程序内存是否未包含在应用程序主内存设置中？ 最佳答案 clientmodeisopposedtoclustermodewherethedriverrunswithintheapplicationmaster?是，当Spark应用程序部署在YARN
这是我在Laravel5.2中实现主从页面的两个模型，Blade页面和Controller。我想知道如何将详细信息部分更新回数据库。1)主模型namespaceApp;useIlluminate\Database\Eloquent\Model;classOrderextendsModel{protected$fillable=['id','name','created_at','updated_at'];publicfunctiondetail(){return$this->hasMany('App\OrderDetail','fid','id');}publicfunctionget
