我正在尝试为Hadoop(hdfs)和ApacheDrill制作存储插件。实际上我很困惑，我不知道为hdfs://连接设置什么端口，以及为位置设置什么。这是我的插件:{"type":"file","enabled":true,"connection":"hdfs://localhost:54310","workspaces":{"root":{"location":"/","writable":false,"defaultInputFormat":null},"tmp":{"location":"/tmp","writable":true,"defaultInputFormat":nu
我是Scala的新手。我可以将不同类型的值作为spark/scala中的参数传递给单个函数吗？我的意思是可以访问每种类型的值作为参数(例如String、Int、Double等)的通用函数例。这里的波纹管函数将只接受Int值。defTest(firstColumn:Int,secondColumn:Int):(Int)={//MyCodehere}valFLAG:Int=Test(2,4)请给我一些建议。提前致谢 最佳答案 您可以使用类型参数并让Scala推断您的返回类型，而不是像这样指定返回类型:defTest[A,B](first
使用kylin1.5.4，当我构建立方体时，它在第3步失败，日志显示“没有工作计数器”。它也没有获取配置单元表的基数。当我创建一个模型或多维数据集时，它会抛出无法采取行动的错误，但是当我关闭json页面时，它们就会被创建。它不获取日期分区列，抛出在日志中找不到的列。非常感谢任何帮助或见解。 最佳答案 这有点晚了，但我在当前项目中也遇到了这个问题，我得到了“没有工作计数器”错误。问题是我们在Hive中使用ORC表。我们只是将数据从ORC表移至新的TEXTFILE表，并使用新表在Kylin多维数据集中设置所有内容，一切正常。
SparkRDD具有saveAsTxtFile函数。但是，我如何打开一个文件并将一个简单的字符串写入hadoop存储？valsparkConf:SparkConf=newSparkConf().setAppName("example")valsc:SparkContext=newSparkContext(sparkConf)sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3n.awsAccessKeyId","...")sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3n.awsSecretAccessKey","...")vallines:RDD[St
我正在尝试使用Hadoop2.6在Spark1.6.1上运行SparkEC2集群-这是我尝试过的:./spark-ec2-i~/.ssh/***.pem\--instance-profile-name***\-k***\--region=us-east-1\--instance-type=m3.xlarge\-s2\--copy-aws-credentials\launchtest-cluster不过，这次安装的是Hadoop1.0。所以我在上面的命令中添加了以下选项:--hadoop-major-version=2\但是，我很快意识到，为了正确运行我的应用程序，我需要Hadoop2.
为了通过spring应用程序连接配置单元，我在pom.xml中添加了以下依赖项。org.apache.hivehive-jdbc2.1.1org.apache.thriftlibfb3030.9.3org.apache.hivehive-commonorg.apache.hivehive-service-rpc2.1.1Butstilliamfacingthebelowexception::Causedby:java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/hive/service/cli/HiveSQLExceptionatorg.apache.hi
我计划旋转我的开发集群来为基础设施监控应用程序进行趋势分析，我计划使用Spark来分析故障趋势，并使用Cassandra来存储传入数据和分析数据。考虑从大约25000台机器/服务器(可能是不同服务器上的一组相同应用程序)收集性能矩阵。我期望每台机器的性能矩阵大小为2MB/秒，我计划将其插入具有时间戳、服务器作为主键和应用程序以及一些重要矩阵作为集群键的Cassandra表中。我将在此存储的信息之上运行Spark作业，以进行性能矩阵故障趋势分析。关于这个问题，考虑到上述情况，我需要多少个节点(机器)以及CPU和内存方面的什么配置来启动我的集群。 最佳答案
我有一份在spark上运行的工作，它是使用sparkRDD在scalaim中编写的。由于昂贵的分组操作我得到这个错误:容器因超出内存限制而被YARN终止。使用了22.4GB的22GB物理内存。考虑提升spark.yarn.executor.memoryOverhead。我增加了头顶的内存，但我得到了同样的结果。我使用10台r4.xlarge机器。我尝试使用r4.2xlarge甚至r4.4xlarge，但也出现同样的错误。我正在测试的数据是5GB压缩数据(将近50个解压缩数据和近600万条记录)。一些配置:spark.executor.memory:20480Mspark.driver.
我有一个像这样的xml结构1232314973233asd123book1124book2456book4789我知道我可以像这样解析books:valxml=sqlContext.read.format("com.databricks.spark.xml").option("rowTag","book").load("FILENAME")但我想在每一行中添加标题信息，如supplier。有没有一种方法可以将这个“headerinfo”添加到带有spark的所有行，而无需加载文件两次并将信息存储在全局变量/值中？提前致谢! 最佳答案
我对ApacheAirflow的架构感到困惑。如果我知道，当您在oozie中执行hql或sqoop语句时，oozie会将请求定向到数据节点。我想在ApacheAirflow中实现同样的目标。我想执行shell脚本、hql或sqoop命令，并且我想确保我的命令正在由数据节点分布式执行。Airflow有不同的执行器类型。我应该怎么做才能同时在不同的数据节点上运行命令？ 最佳答案 您似乎想在分布式工作人员上执行您的任务。在这种情况下，请考虑使用CeleryExecutor。CeleryExecutorisoneofthewaysyouca
