TL;DR:在SparkStandalone集群中，客户端和集群部署模式有何区别？如何设置我的应用程序要运行的模式？我们有一个包含三台机器的SparkStandalone集群，它们都装有Spark1.6.1:一台主机，也是我们使用spark-submit运行我们的应用程序的地方2台相同的worker机器来自SparkDocumentation，我读到:(...)Forstandaloneclusters,Sparkcurrentlysupportstwodeploymodes.Inclientmode,thedriverislaunchedinthesameprocessasthecl
我是Spark、Hadoop和Yarn的初学者。我用以下命令安装Spark:https://spark.apache.org/docs/2.3.0/和Hadoop/yarn:https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html.我的目标是在yarncluster上运行spark应用程序，但我遇到了问题。我们怎么知道我们的设置何时工作？我会告诉你我的例子。完成设置后，我尝试运行测试jar:examples/jars/spark-examples*.jar。当我在
我需要从我们的配置单元dlk创建一个“工作表”。虽然我可以使用:createtablemy_tableasselect*fromdlk.big_table很好，我在从原始“big_table”继承分区(属性day、month和year)或只是创建来自这些属性的新属性。搜索网络并没有真正帮助我回答这个问题-所有“教程”或解决方案都涉及createasselect或创建分区，而不是两者。这里有人可以帮忙吗？ 最佳答案 不支持创建分区表作为选择。您可以分两步完成:像dlk.big_table一样创建表my_table；这将创建具有相同架构
我有一个带有Spark的AWSEMR集群。我可以连接到它(spark):通过SSH连接到主节点后从主节点来自另一个AWSEMR集群但无法连接到它:从我的本地机器(macOSMojave)来自非emr机器，如Metabase和Redash我已阅读thisquestion的答案.我已经检查过所有节点上的文件夹权限和磁盘空间都没有问题。我的假设是我面临着类似的问题JamesWierzba在评论中提问。但是，我没有足够的声誉在那里添加评论。此外，考虑到它特定于AWSEMR，这可能是一个不同的问题。SSH连接到主节点后连接工作正常。#SSHedtomasternode$ssh-i~/identi
免责声明:我是Hadoop和Hive的新手。我们搭建了一个存储海量数据的MySql集群(7.2.5版本)。行数达到数百万，并根据Mysql的自动分片逻辑进行分区。尽管我们正在利用Cluster7.2的自适应查询本地化(AQL)，但我们的一些查询有多个连接并且会运行几分钟甚至几个小时。在这种情况下，我可以使用Hive和Hadoop一起查询数据库并检索数据吗？它会使查询更快吗？它是否复制其文件系统中的数据？这种方法的优缺点是什么？我的意图是使用Hive作为MySQLCluster之上的一个层，并使用它来读取/写入MySQLClusterDB。我的申请中没有任何交易。那么这真的可能吗？
我想添加自定义counters到我的ApacheCrunch使用org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context.getCounterAPI的作业。有人知道如何从Crunch管道访问上下文吗？ 最佳答案 最明显的地方是org.apache.crunch.DoFn#getCounter你猜怎么着？它在那里... 关于java-Apache紧缩:howtocreatecustomcounters，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
目前我有一个初始系统在工作，它读取一个文件，每行格式如下所示:REVISION1230364918Anarchism2005-12-06T17:44:47ZRJII141644使用此代码:CREATEEXTERNALTABLEmytable(typeSTRING,aidBIGINT,ridBIGINT,titleSTRING,tsSTRING,unameSTRING,uidSTRING)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY''STOREDASTEXTFILELOCATION'/my/local/path/to/file';但是现在我有一个文件，每一行
我正在从Hadoop1.0迁移到支持YARN的集群。在1.0中运行临时作业时，我们过去常常根据作业跟踪器中报告的可用性指定reducer的数量，以加快处理速度。现在，在YARN的“所有应用程序”Web链接中，我们看不到任何此类有关可用性的列/信息。是否有任何配置文件或在网络链接中我们可以获得此信息？ 最佳答案 Yarn中没有更多的插槽。相反，一切都取决于使用/需求的内存量。您可以配置yarn.nodemanager.resource.memory-mb和yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores来控制任
我正在尝试部署一个集群并在其上运行一些示例Spark/scala代码，虽然当我在独立模式下使用默认参数使用zeppelin时一切正常，但我无法让它在集群模式下工作。我尝试在spark中使用spark-class和start-master标准shell文件手动创建spark集群，然后通过spark://..Zeppelin的URL，但是在运行代码后，我不断收到不同的异常错误(例如缺少javasys.process._库)，一段时间后，sparkworker的状态在SparkMasterUI中变为DEAD我还尝试将yarn-client而不是spark-URL放入zeppelinspark
我正在尝试在非安全模式下将cgroups与YARN2.6.0结合使用。有用如果我使用DefaultContainerExecutor就好了。但是，当我尝试使用LinuxContainerExecutor时出现错误。现在，当我执行-->$yarnnodemanager时，它失败了ExitCodeExceptionexitCode=24:File/home/hduser2/hadoop/hadoop-2.6.0/etc/hadoopmustbeownedbyroot,butisownedby1001atorg.apache.hadoop.util.Shell.runCommand(Shel
