我正在研究Hadoop和Spark，但遇到了一个疑问。请帮我澄清一下。Hadoop从HDFS(硬盘)读取并处理内存中的数据，并将产生的输出写回HDFS(硬盘)。如果这里有误，请纠正我。Sparks也会从硬盘读取数据(否则它可能在第一次的地方？)并将这些数据填充到RDD(在内存中创建)然后进行处理，如果不进一步处理则稍后将数据写入硬盘必需的。在spark中可以创建多个RDD来处理不同类型的数据处理。这些RDD可以相互交互。如果这里有误，请纠正我。建议使用Spark进行实时处理。为什么？Hadoop不能做同样的事情吗？因为最后source和destination都是Harddisk。(如果
我在GoogleCloud中创建了一个集群并提交了一个Spark作业。然后我按照theseinstructions连接到UI:我创建了一个ssh隧道并用它打开Hadoopweb界面。但工作没有出现。一些额外的信息:如果我通过ssh连接到集群的主节点并运行spark-shell，这个“作业”会显示在hadoop网络界面中。我很确定我以前做过这个并且我可以看到我的作业(包括正在运行的和已经完成的)。我不知道他们之间发生了什么才停止出现。 最佳答案 问题是我在本地模式下运行作业。我的代码有一个.master("local[*]")导致了这
在这里https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-9-x/topics/sentry_intro.html我们可以读到ApacheSentryOverviewApacheSentryisagranular,role-basedauthorizationmoduleforHadoop.SentryprovidestheabilitytocontrolandenforcepreciselevelsofprivilegesondataforauthenticatedusersandapplicationsonaHadoopclust
我有spark2.4.0和Hadoop3.1.1。根据HadoopDocumentation，为了使用新的Magic提交器，它允许将parquet文件一致地写入S3，我在conf/spark-default.conf中设置了这些值:spark.sql.sources.commitProtocolClasscom.hortonworks.spark.cloud.commit.PathOutputCommitProtocolspark.sql.parquet.output.committer.classorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.Bindi
我想知道什么时候可以安全地从集群中的机器上删除节点。我的假设是，如果机器没有任何容器，并且它不存储任何有用的数据，那么移除机器可能是安全的。通过https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerRest.html的API，我们可以做到GEThttp:///ws/v1/cluster/nodes获取每个节点的信息如/default-rackRUNNINGhost1.domain.com:54158host1.domain.comhost1.domain.com:804214
我一直在尝试在我的Windows系统上运行一个flume代理来获取Twitter数据。我正在关注这个博客https://acadgild.com/blog/streaming-twitter-data-using-flume但是，每当我尝试运行flume代理时，我都会收到以下错误-flume-ngagent-nTwitterAgent-f./conf/flume.confE:\apache-flume-1.7.0-bin\apache-flume-1.7.0-bin\bin>powershell.exe-NoProfile-InputFormatnone-ExecutionPolicy
我在Spark(执行引擎)上设置了Hive(v2.3.4)。这将启动一个spark应用程序/执行程序:selectcount(*)froms.twhereh_code='KGD78'andh_no='265'为什么这不启动spark应用程序/执行程序:select*froms.twhereh_code='KGD78'andh_no='265' 最佳答案 这-第二种情况-是由于不太知名的"hive.fetch.task.conversion"参数。根据设置方式，Hive可以启动单个“获取任务”，而不是MapReduce作业，即使使用过
我熟悉SQL(尤其是postgres)和VBA，但在Apachespark方面，我是一个新手，但它似乎比使用SQL更快地运行和返回查询结果？截至目前，在我的日常工作中，我通过OLEDB(其他人使用ODBC等)将我的ExcelVBA与Postgresql连接，所以每当我需要检索来自DB的东西，我可以通过设置连接并在VBA中编写SQL字符串，然后将输出转储到所需的工作表和单元格中来轻松实现。但缺点是速度，随着我的数据越来越大，当我需要运行复杂的SQL查询来进行复杂的计算或关系时，需要等待很长时间才能得到结果。除了升级托管DB的服务器外，我听说Spark/Hadoop是加速任务的解决方案？通
我目前正在尝试仅执行从Hive到ElasticSearch的“SELECT*FROMtable”。我正在使用clouderaCDH6.0.1。我已经在我的配置单元路径中添加了elasticsearch-hadoop-hive-7.1.1jar。我有ElasticSearch7.1.1cloudera堆栈和Elastic运行在派生服务器中，但在同一网络中。CREATEEXTERNALTABLEctrl_rater_resumen_lla_es(fecha_registrostring,direccionstring,linea_b_codigo_prestadorastring,line
我想像这样通过Spark执行SQL。sparkSession.sql("select*fromtable")但我想在执行前对表进行分区检查，避免全扫描。如果表是分区表，我的程序会强制用户添加分区过滤器。如果没有，可以运行。所以我的问题是如何知道一个表是否是分区表？我的想法是从Metastore读取信息。但是如何获取Metastore是我遇到的另一个问题。有人可以帮忙吗？ 最佳答案 假设您的真正目标是限制无界查询的执行，我认为获取查询的执行计划并查看其FileScan/HiveTableScan叶节点会更容易查看是否正在应用任何分区过
