我们可以从当前代码访问us-east-1，但无法访问us-east-2上的parquet文件。请注意“us-east-2”连接，创建datafream在intellij上工作正常，但当我们从spark-shell尝试时它会给出400错误。我试图在sparkshell上工作/Users/test/Downloads/spark-2.3.3-bin-hadoop2.7/bin/spark-shell--jars/Users/test/Downloads/hadoop-aws-2.7.3.jar,/Users/测试/下载/aws-java-sdk-1.7.4.jarval配置=sc.hado
我正在构建spark2.4.3以使其与最新的hadoop3.2.0兼容。源码下载自https://www.apache.org/dyn/closer.lua/spark/spark-2.4.3/spark-2.4.3.tgz构建命令是./build/mvn-Pyarn-Phadoop-3.2-Dhadoop.version=3.2.0-DskipTestscleanpackage构建结果为:[INFO]SparkProjectParentPOM...........................SUCCESS[1.761s][INFO]SparkProjectTags........
我使用EMR5.18运行Spark任务。这是设置:出于任何原因，EMR无法检测工作节点上的所有可用内存。我在EMRConfiguration部分没有添加任何内容，都是默认设置。知道是什么原因造成的吗？谢谢。编辑:关于yarn.nodemanager.resource.memory-mb的值。在UI中显示28672但在yarn-site.xml中显示为352768这是安装的应用程序列表:Hive2.3.3、Pig0.17.0、Hue4.2.0、Spark2.3.2、Ganglia3.7.2、Presto0.210、Livy0.5.0、Zeppelin0.8.0、Oozie5.0.0Edi
我正在尝试使用以下代码通过pyspark访问我在hdfs中的文件:spark=SparkSession.builder.appName("MongoDBIntegration").getOrCreate()receipt=spark.read.json("hdfs:///bigdata/2.json")我得到一个错误IncompleteHDFSURI,nohost:hdfs:///bigdata/2.json但是如果我写命令hdfsdfs-cat/bigdata/1.json它会打印我的文件 最佳答案 错误消息说您没有在HDFSUR
我们有一个spark应用程序，其中数据在不同的执行程序之间共享。但是我们还需要比较执行器之间的数据，其中一些数据存在于executor-1中，一些数据存在于executor-2中。我们想知道如何在spark中实现？例如:有一个包含以下详细信息的文件:Name,Date1,Date2A,2019-01-01,2019-01-23A,2019-02-12,2019-03-21A,2019-04-01,2019-05-31A,2019-06-02,2019-12-30B,2019-01-01,2019-01-21B,2019-02-10,2019-03-21B,2019-04-01,2019
我正在尝试启用包含Hadoop(2.7)、Spark(2.3)和Ceph(luminous)的大数据环境。在将fs.s3a.endpoint更改为域名之前，一切正常，正如预期的那样。core-site.xml的关键部分如下:fs.defaultFSs3a://tpcdsfs.s3a.endpointhttp://10.1.2.213:8080但是，当我将fs.s3a.endpoint更改为域名时，如下所示:fs.s3a.endpointhttp://gw.gearon.com:8080然后我尝试在HadoopYarn上启动SparkSQL，抛出如下错误:AmazonHttpClient
我们要永久删除一个主题如下停止代理删除磁盘上的目录rm-rf/*从zookeeper中删除主题:我们可以通过以下命令打印所有主题kafka-topics.sh--zookeeper$Zookeeper_IP:2181--describe并获取zoocli为:bin/zkCli.sh现在我们删除主题rmr/config/topics/rmr/brokers/topics/rmr/admin/delete_topics//brokers/topics/示例rmr/brokers/topics/topic3435rmr/brokers/topics/topic3443rmr/brokers/
在使用spark-sql读取数据框后，我正在尝试创建一个具有Parquet文件格式的配置单元表。表是在配置单元中使用序列文件格式而不是Parquet文件格式创建的。但是在表路径中我可以看到Parquet文件已创建。我无法从配置单元查询这个文件。这是我用过的代码。df.write.option("path","/user/hive/warehouse/test/normal").format("parquet").mode("Overwrite").saveAsTable("test.people")我正在使用spark2.3和hive2.3.3以及MapRDistribution显示创
是否有一个spark属性，我们可以在执行spark提交时设置它指定hadoop配置路径，专门指向自定义hdfs-site.xml和core-site.xml文件 最佳答案 首选的方法是在spark-submit之前设置Hadoop配置目录，而不是单独配置这些文件。exportHADOOP_CONF_DIR=/your/hadoop/dir但如果必须使用sparkConfig来设置，可以按如下方式设置，sparkConfig.set("spark.hadoop.yarn.resourcemanager.hostname","XXX")
我正在学习ApacheHadoop并且正在查看WordCount示例org.apache.hadoop.examples.WordCount.我已经理解这个例子，但是我可以看到变量LongWritablekey没有在中使用(...)publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIOException{Stringline=value.toString();StringTokenizeritr=newStringTokenizer(line);while(itr.h
