Spark似乎为应用程序参数使用了平台编码参数，但具体是哪一个呢？我用这样的参数启动一个spark应用程序:finalListparams=createParamList(...)sparkLauncher.addAppArgs(params.toArray(newString[params.size()]));似乎是平台相关的，在某些平台上，编码是错误的:INFOS:childArgs[[...]---user=Syst??me]用户应该是“Système”我尝试将javaoptsfile.encoding参数设置为驱动程序和执行程序，但我没有更改任何内容。有没有人有想法？谢谢
我是ApacheSpark、Scala和Hadoop工具的新手。我已经设置了一个新的本地单节点Hadoop集群，如前所述here并且还设置了spark以提供对此Hadoop环境的引用，如前所述here.我能够验证spark-shell、sparkUI已启动并正在运行。此外，我可以使用localhost查看HDFS。.为了更进一步，我将示例文件上传到HDFS，并使用Hadooplocalhost验证它是否可用。现在，我尝试使用Java和spark-shell(Scala)来计算文件中的行数，但是这两个调用都因该堆栈跟踪而失败。Exceptioninthread"dag-scheduler
几个月来，我一直在通过Zeppelin和Dataproc控制台在Dataproc上使用Spark/Hadoop，但最近我遇到了以下错误。Causedby:java.io.FileNotFoundException:/hadoop/yarn/nm-local-dir/usercache/root/appcache/application_1530998908050_0001/blockmgr-9d6a2308-0d52-40f5-8ef3-0abce2083a9c/21/temp_shuffle_3f65e1ca-ba48-4cb0-a2ae-7a81dcdcf466(Nosuchfil
mongo-hadoop和mongo-spark连接器有什么区别，pymongo是否只能与mango-hadoop一起使用？pymongo是否只能与mongo-hadoop一起使用？ 最佳答案 MongoDBConnectorforHadoop是一个库，它允许MongoDB(或其数据格式的备份文件，BSON)用作HadoopMapReduce任务的输入源或输出目标。它旨在提供更大的灵active和性能，并使MongoDB中的数据与Hadoop生态系统的其他部分(包括以下部分)轻松集成:pigSparkmap化简Hadoop流媒体hi
我正在尝试以分布式方式(使用3台计算机的集群)运行ApacheHadoop2.65，并且我想决定映射器和缩减器的数量。我正在使用复制数为1的HDFS，我的输入是3个文件(表)。我想调整数据在系统中的流动方式，为此，我想通过以下方式获得一些帮助吗？以及如何以及在哪里可以更改它？HDFS的复制-我可以干扰HDFS的复制方式吗？例如，确保每个文件存储在不同的计算机上？如果可以，我可以选择哪个它将存储在计算机上吗？映射器数量-我可以更改映射器或输入拆分的数量吗？我知道这取决于输入拆分的数量和block大小。它在网上说我可以通过更改以下参数来做到这一点，但我不知道在哪里？-Dmapred.map
我正在尝试加载一些数据，按特定字段过滤并将输出存储到HDFS。我的代码如下所示:data=LOAD'$inputPath'usingAvroStorage();data=FILTERdatabycondition;STOREdataINTO'$outputPath'usingAvroStorage('schema','$SCHEMA');但我收到一条错误消息:ERRORorg.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.Launcher-Error:org.apache.avro.file.DataFileWriter$AppendWriteEx
我正在尝试使用pyspark将数据写入hdfs，如下所示:importpysparkfrompyspark.sqlimportSparkSessionsparkSession=SparkSession.builder.appName("example-pyspark-read-and-write").getOrCreate()data=[('First',1),('Second',2),('Third',3),('Fourth',4),('Fifth',5)]df=sparkSession.createDataFrame(data)df.write.csv("hdfs://:9000/
我需要使用jdbc连接到Oracle数据库来创建数据框。我正在使用edgenode的Jupyternotebook来进行此连接。Spark在Jupyternotebook中以客户端模式运行。数据库主机和端口没有来自边缘节点的连接，但它是从数据节点打开的。但是当我尝试创建数据框时，由于“连接超时”错误而失败。正常吗？我认为它正在尝试从无法建立连接的边缘节点建立连接？我怎样才能确保连接是从执行者那里发生的(据我所知，这在理论上应该是这样的)。 最佳答案 这是“正常”的。一般来说，驱动程序节点(在您的情况下是边缘节点)必须具有与任何工作节
我正在尝试使用pig查找列ratingTime的最大值。我正在运行以下脚本:ratings=LOAD'/user/maria_dev/ml-100k/u.data'AS(userid:int,movieID:int,rating:int,ratingTime:int);maxrating=MAX(ratings.ratingTime);DUMPmaxrating示例输入数据是:19624238812509491863023891717742223771878887116244512880606923我遇到以下错误:2018-08-0507:02:05,247[main]INFOorg.
当在只有2个不可抢占的工作节点和其他100~个可抢占节点的dataproc上运行spark集群时，我有时会得到一个完全不可用的集群，原因是太多的连接错误、数据节点错误、丢失的执行程序，但仍在跟踪心跳...总是出现这样的错误:18/08/0815:40:11WARNorg.apache.hadoop.hdfs.DataStreamer:ErrorRecoveryforBP-877400388-10.128.0.31-1533740979408:blk_1073742308_1487inpipeline[DatanodeInfoWithStorage[10.128.0.35:9866,DS
