ApacheSparkJDBCRDD是否使用HDFS来存储数据库记录并将其分发到工作节点？我们正在使用JdbcRDD与apachespark上的数据库进行交互。我们想知道ApacheSpark是使用HDFS来分发和存储数据库表记录还是工作节点直接与数据库交互。 最佳答案 JdbcRDD不使用HDFS，直接从JDBC连接读取数据到worker内存中的RDD。如果您想要HDFS上的结果，您必须明确地将RDD持久化到HDFS。你可以在这里看到JdbcRDD是如何运作的https://github.com/apache/spark/blob
下面已经实现了KafkaProducer使用SparkStreaming从Twitter中提取数据。KafkaConsumer将数据提取到Hive外部表(在HDFS上)。虽然到目前为止一切正常。我只面临一个问题，当我的应用程序将数据插入Hive表时，它创建了一个小文件，每个文件的每一行数据。下面是代码//Definewhichtopicstoreadfromvaltopic="topic_twitter"valgroupId="group-1"valconsumer=KafkaConsumer(topic,groupId,"localhost:2181")//CreateSparkCo
我有一个flink作业，它使用TextOutputFormat将数据写入目标。代码是这样的:StringbasePath="/Users/me/out";//StringbasePath="hdfs://10.199.200.204:9000/data";//ensurewehaveaformatforthis.TextOutputFormatformat=newTextOutputFormat(newPath(basePath,selection+"/"+uid));StreamingRuntimeContextcontext=(StreamingRuntimeContext)get
我正在使用snakebite从我的airflowdags访问HDFS的库。我的HDFS集群已升级到高可用性模式。这意味着当名称节点不是事件节点时，配置为仅指向一个名称节点的客户端将失败。我可以使用哪些策略使高可用性模式具有高可用性？我可以将snakebite客户端配置为故障转移到另一个节点吗？我可以使用某种负载均衡器将流量定向到正确的名称节点吗？ 最佳答案 事实证明，Snakebite没有一个，而是两个解决这个问题的方法:AutoConfigClient，它将从hadoop配置中获取其配置，并且HAClient它需要两个名称节点。就
我在同一台机器上有一个Spark集群和一个Hdfs。我已经在每台机器的本地文件系统和hdfs分布式文件系统上复制了一个大约3GB的文本文件。我有一个简单的字数统计pyspark程序。如果我提交从本地文件系统读取文件的程序，它会持续大约33秒。如果我提交从hdfs读取文件的程序，它会持续大约46秒。为什么？我期望完全相反的结果。根据sgvd的要求添加:16从1主没有特殊设置的SparkStandalone(复制因子3)版本1.5.2importsyssys.path.insert(0,'/usr/local/spark/python/')sys.path.insert(0,'/usr/l
我正在尝试使用以下代码连接到Kerberizedhdfs集群，使用以下相同的代码我能够使用HBaseConfiguration访问hbaseofcourse，Configurationconfig=newConfiguration();config.set("hadoop.security.authentication","Kerberos");UserGroupInformation.setConfiguration(config);UserGroupInformationugi=null;ugi=UserGroupInformation.loginUserFromKeytabAnd
我必须构建一个工具，以parquet格式处理从HBase(HFiles)到HDFS的数据存储。请建议将数据从HBase表移动到Parquet表的最佳方法之一。我们必须将4亿条记录从HBase迁移到Parquet。如何实现这一目标以及移动数据的最快方式是什么？提前致谢。问候，帕迪普夏尔马。 最佳答案 请查看此项目tmalaska/HBase-ToHDFS它读取HBase表并将其写为Text、Seq、Avro或ParquetParquet的用法示例:ExportsthedatatoParquethadoopjarHBaseToHDFS.
我正在为一个客户工作，我应该将一些文件通过Snappy压缩放入HDFS。我的问题是snappy编解码器未在mapred-site.xml或hdfs-site.xml中定义不知何故，我必须优先使用hdfsput命令放置文件，并且它们应该被压缩。没有机会更改配置文件，因为它是生产机器并且其他人正在积极使用它。另一个建议的解决方案是在不压缩的情况下将文件导入HDFS，然后创建压缩的hive外部表并使用其源文件，同时删除未压缩的文件。但这还有很长的路要走，而且不能保证一定有效。任何有关使用带有某种参数的hdfsput来压缩文件的建议，我们将不胜感激。 最佳答案
我知道RDD可以持久化/缓存在内存、磁盘或两者上，但是否也可以将其持久化到HDFS上。我面临的问题是我的集群上的内存和磁盘空间太少，而我的HDFS空间很大。 最佳答案 RDD持久化只能在工作机器(内存和磁盘)内进行。一些持久性级别在集群中的其他工作机器中复制RDD。从今天开始，为了在HDFS中持久化RDD/DataFrame，我们只能使用写入API。写入HDFS://WritingDataFramedf.write.save("hdfs://namenode_host:port/file/path");//WritingRDDrdd
我在HDFS/user/Cloudera/Test/*中有一些数据。我可以通过运行hdfs-dfs-catTest/*很好地查看记录。现在是同一个文件，我需要在Scala中将其读取为RDD。我在scalashell中尝试了以下内容。valfile=sc.textFile("hdfs://quickstart.cloudera:8020/user/Cloudera/Test")然后我写了一些过滤器和for循环来读取单词。但是当我最后使用Println时，它说找不到文件。任何人都可以帮我知道在这种情况下HDFSurl是什么。注:我使用的是ClouderaCDH5.0VM
