为了调试，我需要在我的Spark作业中获取当前的Hadooporg.apache.hadoop.conf.Configuration。具体来说，我需要使用org.apache.hadoop.fs.Path#getFileSystem(conf:Configuration)方法获取org.apache.hadoop.fs.FileSystem路径给定一个org.apache.spark.SparkContext，有没有办法获取Configuration？ 最佳答案 您可以按照下面的代码设置配置sc.hadoopConfiguratio
请帮助我理解HDFS的数据block和Spark中的RDD之间的区别。HDFS将数据集分发到集群中的多个节点作为具有相同大小的block，数据block将被复制多次并存储。RDD被创建为并行集合。Parallelized集合的元素是跨节点分布还是存储在内存中处理？和HDFS的数据block有关系吗？ 最佳答案 IsthereanyrelationtoHDFS'datablocks?一般不会。他们解决不同的问题RDD是关于分配计算和处理计算失败的。HDFS用于分配存储和处理存储故障。分布是公分母，但仅此而已，故障处理策略明显不同(分别
我在docker容器中使用hadoop集群(我正在使用覆盖网络)我在同一个主机上有2个容器(master和slave2)另一个在不同的主机(slave1)容器可以访问仅由它们使用的本地网络10.0.0.0master和slave2容器还可以访问与主机172.18.0.0共享的另一个网络Slave1可以访问与其主机共享的不同网络172.18.0.0两台主机中的网络172.18.0.0是独立的。所以恢复每个容器都有两个ip地址master:10.0.0.2和172.18.0.2salve2:10.0.0.3和172.18.0.3药膏3；10.0.0.4和172.18.0.2树容器必须通过1
我试图在我的本地机器(MacBookproosx10.13.3)上运行我的Scala作业，但我在运行时遇到错误。我的版本:scala:2.11.12Spark:2.3.0hadoop:3.0.0我通过brew安装了所有东西。异常(exception)是:引起:java.lang.StringIndexOutOfBoundsException:开始0，结束3，长度2发生在那些行:valconf=newSparkConf().setAppName(getName).setMaster("local[2]")valcontext=newSparkContext(conf)最后一行是抛出异常的
我正在尝试编写一个可以分析来自youtube数据集的一些信息的工作。我相信我已经在驱动程序类中正确地设置了来自map的输出键，但是我仍然遇到上述错误我正在发布代码而这里的异常(exception)，映射器publicclassYouTubeDataMapperextendsMapper{privatestaticfinalIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextcategory=newText();publicvoidmapper(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOExcep
我正在使用Zeppelin0.7.0来运行Spark作业。我的Zeppelin是独立安装的，而Spark是使用Hortonworks/Ambari(版本2.6)安装的。当我在Ambari中检查Spark的状态时，它全是绿色的。对于许多解释器来说，Zeppelin也运行良好。但是Spark解释器不起作用。我尝试做的任何事情，甚至像sc.version这样简单的事情都会给出完全相同的错误:java.lang.NullPointerExceptionatorg.apache.zeppelin.spark.Utils.invokeMethod(Utils.java:38)atorg.apach
我正在寻找从Kafka读取消息(大量消息，每天大约100B)的最佳方式，在读取消息后我需要对数据进行操作并将其写入HDFS。如果我需要以最佳性能执行此操作，那么从Kafka读取消息并将文件写入HDFS的最佳方式是什么？哪种编程语言最适合？我是否需要考虑为此使用Spark等解决方案？ 最佳答案 您应该为此使用Spark流(参见here)，它提供了Kafka分区和Spark分区之间的简单对应关系。或者您可以使用UseKafkaStreams(参见more)。KafkaStreams是用于构建应用程序和微服务的客户端库，其中输入和输出数据
我已经实现了一个SparkStreaming作业，它将过去6个月收到的事件流式传输到HDFS。它在HDFS中创建许多小文件，我希望它们的每个文件大小为HDFS的128MB(block大小)。如果我使用追加模式，所有数据都将写入一个parquet文件。如何配置Spark为每128MB数据创建一个新的HDFSparquet文件？ 最佳答案 Spark会在写入之前在对象上写入与分区一样多的文件。这可能真的很低效。要减少部分文件的总数，试试这个，它会检查对象的总字节大小并将其重新调整为+1最佳大小。importorg.apache.spar
我正在寻找一个支持类似于sql查询的分布式数据库的解决方案。更准确地说，它应该有一个JDBC连接器和与sql语法相同或相似的语法。通过谷歌搜索，我发现了HIVEwithhadoop。您还知道哪些其他选择？ 最佳答案 ClouderaImpala是一个支持类SQL查询并与HiveQL兼容的框架。虽然Hive已经存在一段时间并且面向批处理，但Impala是新的并且适合实时处理。不确定JDBC是否与Impala一起工作。 关于java-"sqllike"apache配置单元的替代品，我们在St
根据我对博客的理解，Yarn(mapred2)比hadoop的mapreduce更快或更智能。如果它是真的，有没有办法配置Hive以使用Yarn/Mapred2而没有任何复杂性来提高性能或增加资源利用率？ 最佳答案 Hive在Yarn的开箱即用映射上运行。但是在Yarn上运行一个旧的Hive不会是惊天动地的体验，你可能会测量相同的时间。您想要的是获得最新的Hive开发和改进(例如ORCandVectorization)，也许尝试运行HiveonTez.我建议阅读Stinger并检查这个deploymentguide.
