也许外面有人可以帮助我。我正在尝试使用PySpark从ES读取数据。我的JupyterNotebook代码非常简单:importpysparkconf=pyspark.SparkConf().setAppName('Test').setMaster('spark://spark-master:7077')sc=pyspark.SparkContext(conf=conf)es_rdd=sc.newAPIHadoopRDD(inputFormatClass="org.elasticsearch.hadoop.mr.EsInputFormat",keyClass="org.apache.h
我想用scala读取HbasebySpark，但是我得到了错误:线程“dag-scheduler-event-loop”java.lang.NoSuchMethodError中的异常:org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit.getLocationInfo()[Lorg/apache/hadoop/mapred/SplitLocationInfo;但是我已经添加了依赖项，这个问题困扰着我。我的环境如下:scala:2.11.12星火:2.3.1HBase:可能是2.1.0(我不知道)Hadoop:2.7.2.4而我的build.sbt是:librar
我使用Hadoop2.9.2启动了Dataproc集群，下载了Flink1.7.2并尝试使用以下命令启动它:./bin/yarn-session.sh-n2失败并显示以下错误消息:SettingHADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/confbecausenoHADOOP_CONF_DIRwasset.2019-02-1512:56:05,679INFOorg.apache.flink.configuration.GlobalConfiguration-Loadingconfigurationproperty:jobmanager.rpc.address,localho
我已经启动并运行了裸机hadoop3.1.2集群，我还安装了Oozie5.1.0并成功运行了shell示例。但是当我运行Spark示例(FileCopy)时，它在oozie中指示“成功”，而文件并未真正复制，并且YARNstderr包含:Exceptioninthread"main"java.lang.NoSuchMethodError:org.apache.hadoop.yarn.api.protocolrecords.RegisterApplicationMasterResponse.getResourceProfiles()Ljava/util/Map;atorg.apache.
我有cloudera5.14开发环境。我想在cloudera发行版中安装apachehadoop-tools(link)。具体来说，我需要hadoop-resourceestimator(link)。没有可用的文档说明如何安装相同的.我们将不胜感激任何潜在客户。 最佳答案 AFAIKcdh5.14.x基于旧的hadoop版本2.6.0，它没有resourceestimator工具。它可用但在CDH6中不受支持(“不支持”与“不可用”不同)。你可以在CDH6.x发行版中找到resourceestimator，-rw-r--r--1ro
我想处理~500GB的数据，分布在64个JSON文件中，每个文件包含500万条记录。基本上，Map(Pyspark)在每条300M记录上运行。为了测试我的PySparkmap功能，我设置了一个googleDataproc集群(1master5workers只测试一个JSON文件)。此处的最佳做法是什么？我应该复制主节点中的所有文件(以便在Dataproc中使用Hadoop分布式文件系统)还是将文件保存在我的GCS存储桶中并将文件位置指向我的Pyspark中是否同样有效？我的代码还导入了相当多的外部模块，我已将这些模块复制到我的master中，并且在master中导入工作正常。将它复
我在8节点集群上运行Spark，使用yarn作为资源管理器。我每个节点有64GB内存，我将执行程序内存设置为25GB，但出现错误:所需的执行程序内存(25600MB)高于此集群的最大阈值(16500MB)!请检查“yarn.scheduler.maximum-allocation-mb”和/或“yarn.nodemanager.resource.memory-mb”的值。我将yarn.scheduler.maximum-allocation-mb和yarn.nodemanager.resource.memory-mb设置为25600但没有任何变化。 最佳答案
我收到一个数据集，我需要将它与另一个表join。因此，我想到的最简单的解决方案是为另一个表创建第二个数据集并执行joinWith。defjoinFunction(dogs:Dataset[Dog]):Dataset[(Dog,Cat)]={valcats:Dataset[Cat]=spark.table("dev_db.cat").as[Cat]dogs.joinWith(cats,...)}这里我主要关心的是spark.table("dev_db.cat")，因为感觉我们指的是所有cat数据为SELECT*FROMdev_db.cat然后在稍后阶段执行join。或者查询优化器会在不引
我需要“转置”如下所示的数据:idCity111Chicago111NewYork111LA222Paris222London222Tokyo到:111ChicagoNewYorkLA222ParisLondonTokyo每个id都有三个条目，因此生成的关系将有4个字段。我试图避免使用UDF。有任何想法吗？ 最佳答案 这不是基本分组吗？B=GROUPABYid检查http://pig.apache.org/docs/r0.7.0/piglatin_ref2.html#GROUP 关于ha
我正在从this安装Apachepig的piggybank|教程。当我使用ant构建源代码时，我观察到它安装了apachehive和hbase。谁能告诉我为什么这样做？Dosepig使用hive和hbase？ 最佳答案 Pig有HBase和Hive作为依赖，因为它有一个HBaseloader和一个Hiveloader标准发行版附带的。我不担心它们会被安装。他们只是构建jar，而不是部署任何东西。 关于java-安装ApachePig，为什么我看到Hbase和Hive正在安装？，我们在St
