我正在使用ClouderaQuickstartVMCDH5.3.0(就包裹包而言)和Spark1.2.0$SPARK_HOME=/opt/cloudera/parcels/CDH-5.3.0-1.cdh5.3.0.p0.30/lib/spark并使用命令提交Spark应用./bin/spark-submit--class--masterspark://localhost.localdomain:7077--deploy-modeclient--executor-memory4G../apps/.jarSpark_App_Main_Class_Name.scalaimportorg.ap
我们正在尝试在Sparkshell中执行一个简单的Scala代码以从Hbase检索数据。Hadoop环境启用了Kerberos，我们已确保执行kinit。调用SparkShell的步骤:MASTER=yarn-clientDRIVER_CLASSPATH="/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hbase/lib/*"DRIVER_LIBRARY_PATH="/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop/lib/native"spark-shell--driver-class-path"$DRIVER_CLASSPATH"--drive
我有一个文本文件，其中StringREC作为记录分隔符，换行符作为列分隔符，每个数据都附加了列名，以逗号作为分隔符，下面是示例数据格式录音编号，19048学期，牛奶排名,1录音编号,19049术语，Jade米排名,5使用REC作为记录分隔符。现在，我想创建带有列名ID、Term和Rank的spark数据框。请协助我。 最佳答案 这是工作代码importorg.apache.hadoop.conf.Configurationimportorg.apache.hadoop.io.{LongWritable,Text}importorg.
到目前为止，我只在Hadoop集群上使用Spark，并将YARN作为资源管理器。在那种类型的集群中，我确切地知道要运行多少个执行程序以及资源管理是如何工作的。但是，知道我正在尝试使用独立的SparkCluster，我有点困惑。纠正我错误的地方。来自thisarticle，默认情况下，一个工作节点使用该节点的所有内存减去1GB。但我知道通过使用SPARK_WORKER_MEMORY，我们可以使用更少的内存。例如，如果节点的总内存为32GB，但我指定为16GB，那么Sparkworker不会在该节点上使用超过16GB的内存吗？但是执行者呢？假设我想在每个节点上运行2个执行程序，我可以通过在
让我们说，我们有这个。valsx=sc.parallelize(Array((0,39),(4,47),(3,51),(1,98),(2,61)))我们后来称之为。valsy=sx.sortByKey(true)这会让sy=RDD[(0,39),(1,98),(2,61),(3,51),(4,47)]然后我们做collected=sy.map(x=>(x._2/10,x._2)).collect我们会一直得到以下信息吗？我的意思是，尽管更改了键值，是否会保留原始键顺序？collected=[(3,39),(9,98),(6,61),(5,51),(4,47)]
我正在读取一个有很多空格的文件，需要过滤掉空格。之后我们需要将其转换为数据框。下面的示例输入。2017123¦¦10¦running¦00000¦111¦-EXAMPLE我的解决方案是使用以下函数来解析所有空格并修剪文件。deftruncateRDD(fileName:String):RDD[String]={valexample=sc.textFile(fileName)example.map(lines=>lines.replaceAll("""[\t\p{Zs}]+""",""))}但是，我不确定如何将它放入数据框中。sc.textFile返回一个RDD[String]。我尝试了
在GoogleCloudDataproc中运行Spark作业。使用BigQueryConnector将作业输出的json数据加载到BigQuery表中。BigQueryStandard-SQLdatatypesdocumentation表示支持ARRAY类型。我的Scala代码是:valoutputDatasetId="mydataset"valtableSchema="["+"{'name':'_id','type':'STRING'},"+"{'name':'array1','type':'ARRAY'},"+"{'name':'array2','type':'ARRAY'},"+
我正在用Scala编写自定义SparkRDD实现，并且正在使用Sparkshell调试我的实现。我现在的目标是:customRDD.count毫无异常(exception)地成功。现在这就是我得到的:15/03/0623:02:32INFOTaskSchedulerImpl:Addingtaskset0.0with1tasks15/03/0623:02:32ERRORTaskSetManager:Failedtoserializetask0,notattemptingtoretryit.java.lang.reflect.InvocationTargetExceptionatsun.r
我是Spark的新手，如何检查Double中的Null值和scala或Spark中的Int值。像String我们可以这样做:valvalue=(FirstString.isEmpty())match{casetrue=>SecondStringcase_=>FirstString}我搜索了很多，但只找到了字符串值。您能否也建议我使用其他数据类型。提前致谢。 最佳答案 null仅适用于Scala中的AnyRef(即非原始类型)类型。AnyVal类型不能设置为null。例如://thebelowareAnyVal(s)andwontco
我的环境使用Spark、Pig和Hive。我在用Scala(或与我的环境兼容的任何其他语言)编写可以将文件从本地文件系统复制到HDFS的代码时遇到了一些麻烦。有人对我应该如何进行有任何建议吗？ 最佳答案 其他答案对我不起作用，所以我在这里写另一个。试试下面的Scala代码:importorg.apache.hadoop.conf.Configurationimportorg.apache.hadoop.fs.FileSystemimportorg.apache.hadoop.fs.PathvalhadoopConf=newConfi
