Apachespark1.2.1Standalone集群中的Dose，“执行程序的数量等于SPARK_WORKER_INSTANCES的数量”？Ihavedonebelowsettinginconf/spark-env.shSPARK_EXECUTOR_CORES=4SPARK_NUM_EXECUTORS=3SPARK_EXECUTOR_MEMORY=2G如果没有，谁能告诉我如何增加独立集群中的执行程序数量？提前致谢。 最佳答案 在独立模式下，总执行器数量等于集群中的总工作器数量。spark-env.sh中的SPARK_WORKER
我正在尝试在以下工具的帮助下执行Oozie作业网址:https://www.safaribooksonline.com/library/view/apache-oozie/9781449369910/ch05.html执行时ooziejob-run-configtarget/example/job.properties获取错误为:Connectionexceptionhasoccurred[java.net.ConnectExceptionConnectionrefused(Connectionrefused)].Tryingafter1sec.Retrycount=1Connecti
我需要帮助来了解为什么在运行pig脚本时出现错误。但是当我在较小的数据中尝试相同的脚本时，它会成功执行。有几个类似问题的问题，但没有一个有解决方案。我的脚本是这样的:A=load‘test.txt’usingTextLoader();B=foreachAgenerateSTRSPLIT($0,’”,”’)ast;C=FILTERBBY(t.$1==2andt.$2matches‘.*xxx.*’);StoreCintotemp;错误是:org.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.mapReduceLayer.MapReduceLaunch
在对Hive和Pig进行基准测试后，我发现Pig中的GroupBy运算符比Hive的要慢得多。我想知道是否有人有过同样的经历？人们是否有任何改进此操作性能的技巧？(按照此处早期帖子的建议添加DISTINCT没有帮助。我目前正在重新运行启用LZO压缩的基准测试)。 最佳答案 看来你看错了方向。GroupBy只是以某种方式对数据进行分组，之后的操作非常重要。在Pig中尝试分析性能时，您应该牢记以下几点:1)几条语句可以合并成一个MR作业，所以不要看语句，看生成的MR作业的性能。2)性能上的巨大差异应该是有原因的。这可能是:2.1不同的输
我的代码如下temp=foreachrequiredDatagenerate(recordType==3?controllingCalledNum:callingPtyNum)asServiceNumber,(recordType==3?callingPtyNum:controllingCalledNum)asDestinationNumber;这里我的代码是多余的..我可以在'?'中生成元组吗？运算符并做这样的事情，我可以进一步扁平化temp=foreachrequiredDatagenerate(recordType==3?(controllingCalledNum,calling
在http://hadoop.apache.org/docs/r2.3.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/CapacityScheduler.html,我看见了yarn.scheduler.capacity..capacity:Queuecapacityinpercentage(%)asafloat(e.g.12.5).Thesumofcapacitiesforallqueues,ateachlevel,mustbeequalto100.Applicationsinthequeuemayconsumemoreresourcesthanthequeue'sca
我有两个文件，我试图在模式匹配的基础上加入这两个文件。File1:weather.bbc.co.uk,112ads.facebook.com,113ads.amazon.co.uk,114www.sky.com,115news.bbc.co.uk,116pics.facebook.com,117File2:facebook.com,facebookbbc.co.uk,bbcnetflix.com,netflixflipkart.com,flipkartoutput:weather.bbc.co.uk,112,bbc.co.uk,bbcads.facebook.com,113,faceb
我刚开始使用驱动org.apache.hive.jdbc.HiveDriver(版本1.2.1forspark2)与SparkThrift服务器(STS)(引用here)java.sql.ResultSet定义方法absolute()(JavaDochere)但是HiveBaseResultSet似乎选择了不实现该方法(源码here)现在我的应用程序(构建在SmartGWT之上)正在执行一个简单的操作，我收到以下错误消息:===2017-05-1318:06:16,980[3-47]WARNRequestContext-dsRequest.execute()failed:java.sq
我正在尝试将CSV文件加载到sparkDataFrame中。这是我到目前为止所做的:#scisanSparkContext.appName="testSpark"master="local"conf=SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)sc=SparkContext(conf=conf)sqlContext=sql.SQLContext(sc)#csvpathtext_file=sc.textFile("hdfs:///path/to/sensordata20171008223515.csv")df=sqlContext.l
我正在使用EMR5.4并将spark作业提交给Yarn当我尝试使用yarnlogs-applicationIdapplication_1528461193301_0001检索日志时，出现以下错误:18/06/0812:38:01INFOclient.RMProxy:ConnectingtoResourceManageratip-10-0-182-144.eu-west-1.compute.internal/10.0.182.144:8032s3://xxx/apps/root/logs/application_1528461193301_0001doesnotexist.Logaggr
