第一个count()方法调用中的非常简单的Scala代码文件。defmain(args:Array[String]){//createSparkcontextwithSparkconfigurationvalsc=newSparkContext(newSparkConf().setAppName("SparkFileCount"))valfileList=recursiveListFiles(newFile("C:/data")).filter(_.isFile).map(file=>file.getName())valfilesRDD=sc.parallelize(fileList)
我还想知道在sparksubmit命令的参数中是否有任何特殊字符不能使用？我也想知道我们可以将整个嵌套的Json字符串传递给spark提交命令中的参数吗？另一个问题是如何使用java代码(来自另一个程序)运行spark程序？那么，我们是否必须在集群(安装了spark的linux机器)上运行我们的其他程序才能运行我的spark程序？这件事我太糊涂了；请提出建议。 最佳答案 对于你的第二个问题:另一个问题是如何使用java代码(来自另一个程序)运行spark程序？在你的java程序中如果你有一个Maven项目，你可以添加一个maven依
我正在尝试打包python依赖项，以便使用spark-submit发送到hadoop集群，我希望尽可能以DRYest方式执行此操作。我希望我的my_spark_app.py看起来像这样:frompysparkimportSparkContext,SparkConfconf=SparkConf().setAppName('MyApp').setMaster('yarn-client')sc=SparkContext(conf=conf)sc.addPyFile('/path/to/dependencies.py')fromdependenciesimportDependencyManag
我是一名新手，正在尝试介绍本地Spark工作。这是我尝试执行的命令，但我收到一条警告，指出我的执行程序选项被忽略，因为它们是非spark配置属性。错误:Warning:Ignoringnon-sparkconfigproperty:“spark.executor.extraJavaOptions=javaagent:statsd-jvm-profiler-2.1.0-jar-with-dependencies.jar=server=localhost,port=8086,reporter=InfluxDBReporter,database=profiler,username=profi
我将Spark与MongoDB结合使用，因此依赖于mongo-hadoop驱动程序。多亏了对我原来问题的输入，我才开始工作here.我的Spark作业正在运行，但是，我收到了我不理解的警告。当我运行这个命令时$SPARK_HOME/bin/spark-submit--driver-class-path/usr/local/share/mongo-hadoop/build/libs/mongo-hadoop-1.5.0-SNAPSHOT.jar:/usr/local/share/mongo-hadoop/spark/build/libs/mongo-hadoop-spark-1.5.0-
我们正在开发一个spark应用程序。它将托管在azureHDInsightSpark集群上。我们的用例是这样的，我们必须从azureblob存储中提取数据并使用spark处理数据，最后创建或将数据追加回azureblob存储。所以我们用了azure-storage-4.3.0.jar我们在eclipse项目中使用了Maven并添加了以下依赖com.microsoft.azureazure-storage4.3.0编译成功。甚至应用程序在本地机器上也能正常运行并且执行时没有任何问题。因此我们从eclipse创建了一个uber/fatjar并移植到我们的AzureHDInsight-Spa
我正在尝试通过Java代码进行spark-submit。我指的是以下示例。https://github.com/mahmoudparsian/data-algorithms-book/blob/master/misc/how-to-submit-spark-job-to-yarn-from-java-code.md但是我得到了TheconstructorClientArguments(String[],SparkConf)isundefined这是我的代码。importorg.apache.spark.deploy.yarn.Client;importorg.apache.spark.
我最近在AmazonEMR上设置了一个Spark集群，其中有1个主节点和2个从节点。我可以运行pyspark，并使用spark-submit提交作业。但是，当我创建一个独立作业时，例如job.py，我创建了一个SparkContext，如下所示:sc=SparkContext("local","AppName")这看起来不对，但我不确定该放什么。当我提交作业时，我确定它没有使用整个集群。如果我想在我的整个集群上运行一个作业，比如每个从属4个进程，我必须做什么a.)作为参数传递给spark-submitb.)在脚本本身中作为参数传递给SparkContext()。
目前我使用的是clouderahadoop单节点集群(启用了kerberos。)在客户端模式下我使用以下命令kinitspark-submit--masteryarn-client--proxy-userclouderaexamples/src/main/python/pi.py这很好用。在集群模式下，我使用以下命令(没有完成kinit并且缓存中没有TGT)spark-submit--principal--keytab--masteryarn-clusterexamples/src/main/python/pi.py也很好用。但是当我在集群模式下使用以下命令时(没有完成kinit并且缓
我有一个Spark(Spark1.5.2)应用程序，可以将数据从Kafka流式传输到HDFS。我的应用程序包含两个Typesafe配置文件来配置某些东西，比如Kafka主题等。现在我想在集群中使用spark-submit(集群模式)运行我的应用程序。我项目的所有依赖项的jar文件存储在HDFS上。只要我的配置文件包含在jar文件中，一切正常。但这对于测试目的是不切实际的，因为我总是必须重建jar。因此我排除了项目的配置文件，并通过“driver-class-path”添加了它们。这适用于客户端模式，但如果我现在将配置文件移动到HDFS并在集群模式下运行我的应用程序，它找不到设置。您可以
