我的配置如下:运行Spark1.2.0，Hadoop2.5.0/YARN，ClouderaCDH5VMCentos6.2运行Windows64位平台8GBRAM下面是从spark-shell运行的命令序列，但在尝试打印custRDD时，我收到Kerberos身份验证错误。我已经从cloudera用户登录到spark-shell，ClouderaVM是Kerberos认证的，默认主体是cloudera@HADOOP.LOCALDOMAIN对于正常的RDD操作，有什么方法可以从spark-shell验证Kerberos吗？或者我遗漏了什么？感谢任何正当的帮助，将得到返回下面是SparkSh
我有一台配备6GBRAM的Windows7笔记本电脑。仅出于学习目的，在此笔记本电脑上安装pyspark和spark的RAM/资源效率最高的方法是什么。我不想处理实际的大数据，但小数据集是理想的，因为这通常只是为了学习pyspark和spark。我更喜欢最新版本的Spark。仅供引用:我没有安装hadoop。谢谢 最佳答案 你基本上有三个选择:从源代码构建一切安装Virtualbox并使用ClouderaQuickstart等预构建的VM安装Docker并找到合适的容器当您选择从源代码构建时，让一切都启动并运行可能会很痛苦。你必须安
我正在使用批处理流(maxRatePerPartition10.000)从Kafka流式传输数据。因此，在每批处理中，我处理10.000条kafka消息。在这个批处理运行中，我通过从rdd中创建一个数据帧来处理每条消息。处理后，我使用以下方法将每个处理过的记录保存到同一个文件:dataFrame.write.mode(SaveMode.append)。因此它将所有消息附加到同一个文件。只要它在一个批处理运行中运行就可以。但是在执行下一个批处理运行(处理下10.000条消息)后，它会为下一个10.000条消息创建一个新文件。现在的问题是:每个文件(block)保留文件系统的50mb，但只
看起来RDD.take()只是在序列文件的支持下重复读取的最后一个元素。例如:valrdd=sc.sequenceFile("records.seq",classOf[LongWritable],classOf[RecordWritable])valrecords:Array[(LongWritable,RecordWritable)]=rdd.take(5)System.out.println(records.map(_._2.toString).mkString("\n"))输出:Record(3.1,2.5)Record(3.1,2.5)Record(3.1,2.5)Record
我想对包含长类型数字的列求和。我尝试了很多可能的方法，但仍然没有解决转换错误。我的pig代码:raw_ds=LOAD'/tmp/bimallik/data/part-r-00098'usingPigStorage(',')AS(d1:chararray,d2:chararray,d3:chararray,d4:chararray,d5:chararray,d6:chararray,d7:chararray,d8:chararray,d9:chararray);parsed_ds=FOREACHraw_dsGENERATEd8asinBytes:long,d9asoutBytes:lon
我已经用hadoop1.2.1和hbase0.94.x配置了apachenutch2.3。我必须爬网几个星期。大约需要爬取100万个文档。我有四个节点的hadoop集群。在此配置之前，我在单机上设置了nutch并爬取了一些文档。但是抓取速度不超过50k到80k。nutch应该如何配置才能每天抓取所需数量的文档。 最佳答案 一般来说，你可以设置更大的TopN，也可以改变http.content.limit在nutch-site.xml中设置为-1。希望对您有所帮助，乐国岛 关于hadoop
在oozie中运行配置单元操作时出现以下错误:015-12-2019:48:40,368WARNHiveActionExecutor:523-SERVER[sandbox.hortonworks.com]USER[root]GROUP[-]TOKEN[]APP[oozie_hive_root]JOB[0000013-151220142557945-oozie-oozi-W]ACTION[0000013-151220142557945-oozie-oozi-W@oozie_hive_root]LauncherERROR,reason:Mainclass[org.apache.oozie.
我正在尝试通过JDBC连接ApacheHive和eclipse，但出现以下错误。以下是版本信息:ApacheHadoop:2.7.1，Hive:1.2.1和EclipseKepler。****Error:****Dec29,20156:04:00PMorg.apache.hive.jdbc.UtilsparseURLINFO:Suppliedauthorities:localhost:10000Dec29,20156:04:00PMorg.apache.hive.jdbc.UtilsparseURLINFO:Resolvedauthority:localhost:10000Dec29,
🏡 个人主页：IT贫道_大数据OLAP体系技术栈,ApacheDoris,Clickhouse技术-CSDN博客 🚩私聊博主：加入大数据技术讨论群聊，获取更多大数据资料。 🔔博主个人B栈地址：豹哥教你大数据的个人空间-豹哥教你大数据个人主页-哔哩哔哩视频目录
我正在尝试让spark与aws一起玩得开心。在Windows环境中工作。无论我尝试过哪些选项，都永远找不到NativeS3类。目前，如果我使用:spark-shell--packagescom.amazonaws:aws-java-sdk-s3:1.10.38,com.amazonaws:aws-java-sdk-core:1.10.38,org.apache。hadoop:hadoop-aws:2.7.1作为我的命令，然后我将下载文件并可以使用s3，但是感觉很老套，每次下载它们都不理想。在另一个人的帮助下，我一直在尝试其他选项，结果是:>spark-shell--driver-cla
