我们使用cloudera来部署一个zeppelin-spark-yarn-hdfs集群。现在，只有一个zeppelin和spark实例，所有sparknotebook的执行都会影响到每个用户。例如，如果我们停止用户笔记本中的spark上下文，它会影响所有其他用户的笔记本。我已经看到zeppelin中有一个选项可以隔离解释器，但是有没有办法根据需要为每个用户提供自己的“集群”？也许使用Docker并使用zeppelin和spark为每个用户构建一个图像，并将他们的资源限制为用户集群提供的资源？我完全不知道如何实现它，或者它是否可能，但我的理想场景是像数据block那样的方法。在那里你可以
我们有5个节点zookeeperquorum(A,B,C,D,E)在生产中运行，上周有1个节点宕机(E)。仲裁是健康的，但我们需要用新的健康节点(F)替换(E)我在两个选项之间徘徊1.add(F)tothequorumandthenremove(E)2.replace(F)with(E)restartfollowersandthenrestartleader我测试了选项#2，我可以看到在强制领导(通过重启领导)之后，(F)在仲裁中被接受Quorum是健康的，但我只是想确定这是否是标准程序我找不到任何有关此版本节点替换的apache文档ZKVersion:3.4.6
每当我在本地机器上运行start-master.sh命令时，我都会收到以下错误，请有人帮我解决这个问题终端错误终端报错startingorg.apache.spark.deploy.master.Master,loggingto/usr/local/spark-2.0.1-bin-hadoop2.6/logs/spark-andani-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-andani.sakha.com.outfailedtolaunchorg.apache.spark.deploy.master.Master:atio.netty.util
我有一个spark+jupyter的docker镜像(https://github.com/zipfian/spark-install)我有另一个hadoop的docker镜像。(https://github.com/kiwenlau/hadoop-cluster-docker)我在Ubuntu中运行来自上述2个图像的2个容器。对于第一个容器:我能够成功启动jupyter并运行python代码:importpysparksc=pyspark.sparkcontext('local[*]')rdd=sc.parallelize(range(1000))rdd.takeSample(Fal
在kerberizedCDH5.10.x上配置了livy服务器，它在端口8998上运行良好，但curl请求给出以下错误，curl--negotiate-u:http://xxxxxxx:8998/sessionsError403HTTPERROR:403Problemaccessing/sessions.Reason:GSSException:Novalidcredentialsprovided(Mechanismlevel:FailedtofindanyKerberoscredentails)PoweredbyJetty://无法理解为什么请求没有通过kerberos安全层？
我写了一个字数统计代码，但是当我尝试使用下面的命令在Windows中从CMD运行它时，它抛出了一个异常。spark-submit--classcom.sample.WordCount--masterlocalfile:///E:/WordCountSample/target/WordCountSample-0.0.1-SNAPSHOT.jarfile:///C:/Users/siddh/OneDrive/Desktop/sample.txtpom.xml4.0.0SparkSampleInScalaWordCountSample0.0.1-SNAPSHOTjarWordCountSam
我正在设置一个Hadoop集群用于测试/PoC目的。今天有什么不能用Spark作为处理引擎来完成的吗？在我看来，Spark已经取代了MR，并且围绕Hadoop构建的所有其他工具/抽象也与Spark兼容(Hive、Sqoop、Flume、HBase、Pig...)——是否有其他限制？据我了解，即使对于批处理作业，Spark至少与MR一样快，如果您想在未来扩展您的用例(流式处理)，那么无论如何您都需要适应Spark。我问这个问题是因为直到今天，大多数介绍和教程都在教您有关Hadoop和MapReduce的知识。 最佳答案 很简单，不，现
如何在不提交jar和定义特定Hadoop二进制文件的情况下为Spark应用程序设置Hadoop版本？这有可能吗？我只是不太确定在提交Spark应用程序时如何更改Hadoop版本。这样的东西是行不通的:valsparkSession=SparkSession.builder.master("local[*]").appName("SparkJobHDFSApp").getOrCreate()sparkSession.sparkContext.hadoopConfiguration.set("hadoop.common.configuration.version","2.7.4")
我有一个使用Spark2.3APIdf.saveAstable创建的HiveParquet表。有一个单独的Hive进程可以更改同一个Parquet表以添加列(根据要求)。但是，下次当我尝试将同一个parquet表读入Spark数据帧时，使用HiveAlterTable命令添加到parquet表的新列不会显示在df.printSchema输出中。根据初步分析，似乎可能存在一些冲突，Spark使用自己的模式而不是读取Hive元存储。因此，我尝试了以下选项:更改Spark设置:spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false并刷新spark目录:spa
我是用自己的HBasejava客户端代码创建的，但我很难编译它并让它运行。我正在从命令行编译，但我无法找到任何说明如何执行此操作，或者我需要在我的类路径中包含哪些jars。下面是我正在使用的类路径:$HADOOP_HOME/hadoop/hadoop-0.20.2/hadoop-0.20.2-core.jar:$HADOOP_HOME/hbase/hbase-0.90.0/hbase-0.90.0.jar:$HADOOP_HOME/hbase/lib/zookeeper-3.3.2.jar当我运行javac命令时，它编译正常。但是，当我运行我的java代码时，出现以下错误:Except
