从这两个项目提供的wiki中，我发现他们似乎做了类似的工作。但必须有一些区别，否则不需要2。那么它们之间有什么区别，相互选择的实用建议是什么。非常感谢! 最佳答案 上面的答案很好。去年与Cloudera+Hortonworks合并快速更新。这些公司已决定对Ranger进行标准化。CDH5和CDH6仍将使用Sentry，直到CDH产品线在约2-3年后退役。Ranger将用于Cloudera+Hortonworks的组合“Unity”平台/CDP产品。Cloudera告诉我们，Ranger是一个更“成熟”的产品。由于Unity尚未发布(
我知道之前有人问过这个问题，但我想不出解决方案。当我尝试运行hdfsnamenode-format时出现以下错误:Couldnotfindorloadmainclassorg.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NamenodeIfollowedtheinstructionsfromthiswebsitetoinstallonmycentosmachine.唯一的区别是我使用root而不是链接中提到的hadoopuser安装。Bashrc#UserspecificaliasesandfunctionsexportJAVA_HOME=/usr/lib/j
所以我们正在运行提取数据并进行一些扩展数据转换并写入几个不同文件的spark作业。一切都运行良好，但我在资源密集型作业完成和下一个作业开始之间出现随机的扩展延迟。在下图中，我们可以看到安排在17:22:02的作业用了15分钟才完成，这意味着我预计下一个作业将安排在17:37:02左右。但是，下一个工作安排在22:05:59，即工作成功后+4小时。当我深入研究下一个作业的sparkUI时，它显示(Spark1.6.1与Hadoop2)更新:我可以确认大卫在下面的回答是关于如何在Spark中处理IO操作的，这有点出乎意料。(考虑到排序和/或其他操作，文件写入本质上是在幕后“收集”是有意义的
我在Spark中有一个简单的程序:/*SimpleApp.scala*/importorg.apache.spark.SparkContextimportorg.apache.spark.SparkContext._importorg.apache.spark.SparkConfobjectSimpleApp{defmain(args:Array[String]){valconf=newSparkConf().setMaster("spark://10.250.7.117:7077").setAppName("SimpleApplication").set("spark.cores.m
最近我们从“HDFS上的EMR”迁移到“S3上的EMR”(启用了一致View的EMRFS)，我们意识到与HDFS相比，Spark“SaveAsTable”(Parquet格式)写入S3的速度慢了约4倍但我们找到了使用DirectParquetOutputCommitter-[1]w/Spark1.6的解决方法。S3缓慢的原因-我们不得不支付所谓的Parquet税-[2]默认输出提交器写入临时表并稍后重命名它，而S3中的重命名操作非常昂贵此外，我们确实了解使用“DirectParquetOutputCommitter”的风险，即在启用推测任务的情况下可能会发生数据损坏。现在有了Spark
这page包含一些统计函数(均值、标准差、方差等)但不包含中位数。如何计算准确的中位数？ 最佳答案 需要对RDD进行排序，取两个元素的中间或者平均值。这是RDD[Int]的例子:importorg.apache.spark.SparkContext._valrdd:RDD[Int]=???valsorted=rdd.sortBy(identity).zipWithIndex().map{case(v,idx)=>(idx,v)}valcount=sorted.count()valmedian:Double=if(count%2==0
我们都知道Spark在内存中进行计算。我只是对以下内容感到好奇。如果我从HDFS在我的pySparkshell中创建10个RDD，这是否意味着所有这10个RDD的数据都将驻留在SparkWorkers内存中？如果不删除RDD，它会永远存在内存中吗？如果我的数据集(文件)大小超过可用RAM大小，数据将存储在哪里？ 最佳答案 IfIcreate10RDDinmypySparkshellfromHDFS,doesitmeanallthese10RDDdatawillresideonSparkMemory?是的，所有10个RDD数据都将散布
我正在尝试运行小型spark应用程序，但出现以下异常:Exceptioninthread"main"java.lang.IllegalAccessError:triedtoaccessmethodcom.google.common.base.Stopwatch.()Vfromclassorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormatatorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat.listStatus(FileInputFormat.java:262)atorg.ap
我正在尝试将键值数据库集成到Spark中并有一些问题。我是Spark初学者，阅读了很多书并运行了一些示例，但什么也没有复杂。场景:我正在使用小型hdfs集群将传入消息存储在数据库中。集群有5个节点，数据被拆分为5个分区。每个分区存储在单独的数据库文件中。因此每个节点都可以处理它自己的数据分区。问题:数据库软件的接口(interface)基于JNI，数据库本身是在C中实现。由于技术原因，数据库软件可以维护一次只有一个事件连接。只能有一个JVM进程已连接到数据库。由于这个限制，读取和写入数据库必须去通过相同的JVM进程。(背景信息:数据库嵌入到流程中。它是基于文件的，并且一次只能有一个进程
全部threeconstructorsoforg.apache.hadoop.mapreduce.Job已弃用，有没有办法以非弃用的方式构建Job类？谢谢。 最佳答案 我会忽略弃用警告并坚持使用“mapred”包，而不是“mapreduce”。这个JIRAMAPREDUCE-1734删除了0.20.3的弃用。 关于hadoop-org.apache.hadoop.mapreduce.Job的所有三个构造函数都已弃用，构造Job类的最佳方法是什么？，我们在StackOverflow上找到一
