HI正在寻找API来使用我拥有的Pojos编写parquest。我能够使用反射生成avro模式，然后使用AvroSchemaConverter创建Parquet模式。此外，我无法找到将Pojos转换为GenericRecords(avro)的方法，否则我本可以使用AvroParquetWriter将Pojos写入Parquet文件。有什么建议吗？ 最佳答案 如果你想通过avro，你有两个选择:1)让avro生成您的pojo(参见教程here)。生成的pojo扩展了SpecificRecord，然后可以将其与AvroParquetWr
使用依赖于org.apache.hadoop包的sbt进行离线编译时遇到了很多麻烦。一个简单的build.sbt:name:="Test"version:="1.0"scalaVersion:="2.10.4"libraryDependencies+="org.apache.hadoop"%"hadoop-yarn-api"%"2.2.0"在线时工作正常但离线运行时出现以下错误，而包存在于ivy缓存中(在~/ivy2/cache/org.apache.hadoop/...下):[info]Loadingprojectdefinitionfrom/home/martin/Dev/S/pr
ApacheSparkJDBCRDD是否使用HDFS来存储数据库记录并将其分发到工作节点？我们正在使用JdbcRDD与apachespark上的数据库进行交互。我们想知道ApacheSpark是使用HDFS来分发和存储数据库表记录还是工作节点直接与数据库交互。 最佳答案 JdbcRDD不使用HDFS，直接从JDBC连接读取数据到worker内存中的RDD。如果您想要HDFS上的结果，您必须明确地将RDD持久化到HDFS。你可以在这里看到JdbcRDD是如何运作的https://github.com/apache/spark/blob
如果我做对了，ApacheYARN将ApplicationMaster和NodeManager作为JAR文件接收。它们作为Java进程在YARN集群的节点上执行。当我使用Python编写Spark程序时，它是否以某种方式编译成JAR？如果不是，为什么Spark能够在YARN集群节点上执行Python逻辑？ 最佳答案 PySpark驱动程序使用Py4J(http://py4j.sourceforge.net/)启动JVM并创建Spark上下文。用Python编写的SparkRDD操作映射到PythonRDD上的操作。在远程worker
使用ApacheSpark的mllib，我有一个存储在HDFS中的逻辑回归模型。此逻辑回归模型是根据来自某些传感器的历史数据进行训练的。我有另一个spark程序，它使用来自这些传感器的流数据。我希望能够使用预先存在的训练模型对传入的数据流进行预测。注意:我不希望我的模型被这些数据更新。要加载训练模型，我必须在我的代码中使用以下行:vallogisticModel=LogisticRegressionModel.load(sc,)sc:Spark上下文。但是，这个应用程序是一个流应用程序，因此已经有一个“StreamingContext”设置。现在，根据我的阅读，在同一个程序中有两个上下
假设我有一个包含两列CUSTTYPE和AMOUNT的表。我想添加第三列NTILE然后我可以对其进行分组并使用它来获得我的平均值，如下所示:CUSTTYPE|AMOUNT|NTILE----------+---------+----------RETAIL|78.00|1RETAIL|234.00|1RETAIL|249.00|1RETAIL|278.00|2RETAIL|392.00|2RETAIL|498.00|2RETAIL|500.00|3RETAIL|738.00|3RETAIL|1250.00|3RETAIL|2029.00|4RETAIL|2393.00|4RETAIL|3
我是初学者，刚开始使用spark。我在pySpark(Scala2.11.8)中执行了以下查询dic=[{"a":1},{"b":2},{"c":3}]spark.parallelize(dic).toDF()df.show()然后产生:+----+|a|+----+|1||null||null|+----+而当我执行spark.createDataFrame(dic).show()时它会产生+----+----+----+|a|b|c|+----+----+----+|1|null|null||null|2|null||null|null|3|+----+----+----+基于Un
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。
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
环境说明windows:windows11 x64apache:Apache2.4.58php:PHP8.3(8.3.0)一.php1、PHP下载PHPForWindows:BinariesandsourcesReleases注意：1.要下载ThreadSafe，否则没有php8apache2_4.dll这个文件；如果使用Apache作为服务器的话，一定要下载ThreadSafe的如果使用IIS的请下载NONTreadsafe的2.如果是64位系统要下载x64的，x86的不行3.下载Zip2、PHP解压安装将Zip进行解压，里面的内容放置到D:\tool\php,其中php8apache2_4
