我正在尝试使用Snappydata1.0.1从Hadoop(HDP2.6.3)读取和处理数据。当指向Hivemetastore(通过Snappydata配置中的hive-site.xml)时，来自Snappydata发行版的Spark可以读取数据库列表，但不能在Snappydata中创建表。它告诉“找不到表”。此外，Snappydata集群UI显示该表，但Snappydata无法进一步使用它-使用此表的INSERT、SELECT、DROP命令会抛出表未找到错误，随后的CREATETABLE会提示“表已存在”。在不指定Hive元存储的情况下，它运行良好。hive-site.xml中的配置
这个问题在这里已经有了答案:FindingtheclosestApacheSoftwareFoundationmirrorprogramatically(3个答案)关闭4年前。我目前正在使用启动EC2实例并从二进制文件安装Hadoop/Spark的设置脚本。作者目前已经硬编码了来自this的镜像。列表，但任何镜像都可以随时更改/删除。是否有更“有原则”的方式来获取Apache项目的镜像/下载位置？
我刚刚从Spark本地设置迁移到Spark独立集群。显然，加载和保存文件不再有效。我了解我需要使用Hadoop来保存和加载文件。我的Spark安装是spark-2.2.1-bin-hadoop2.7问题1:我仍然需要单独下载、安装和配置Hadoop以与我的独立Spark集群一起工作，我是否正确？问题2:使用Hadoop运行和使用Yarn运行有什么区别？...哪个更容易安装和配置(假设数据负载相当轻)？ 最佳答案 A1。正确的。你提到的包只是打包了指定版本的hadoop客户端，如果你想使用hdfs，你仍然需要安装hadoop。A2。使
我正在处理spark-hive-hbase集成。这里使用phoenixhbase表进行集成。Phoenix:**apache-phoenix-4.14**HBase:**hbase-1.4**spark:**spark-2.3**hive:**1.2.1**我正在使用sparkthrift服务器并使用jdbc访问表。我测试的几乎所有基本功能都运行良好。但是当我从spark提交查询时，它会在没有where条件的情况下提交给phoenix并且所有过滤都发生在spark端。如果表有数十亿的数据，我们就不能这样做。示例:Input-query:select*fromhive_hbasewher
我正在使用spark2.3.0和Hadoop2.7(但如果需要我可以升级)我想访问具有ARN(亚马逊资源名称)IAM角色的S3文件https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-multiple-profiles.html我已经看过这个Howtoaccesss3a://filesfromApacheSpark?但是没有关于IAM访问的问题publicclasstest{publicstaticvoidmain(String[]args){SparkSessionsc=newSparkSession.Builder().appNa
我试图让Spark在Windows10上运行，但我总是遇到错误。我已经彻底研究过，但仍然遇到问题，这是我所做的:已安装JDK1.8。(工作正常)已安装Anaconda3(工作正常)解压Spark2.3.1从here下载了winutils.exe并将它放在.\Hadoop\bin\中(除了这个文件之外，Hadoop文件夹的其余部分是空的——有人告诉我我不需要Hadoop)设置环境变量如下:用户变量:PATH=.\Continuum\anaconda3系统变量:JAVA_HOME=.\Java\jdk1.8.0_161HADOOP_HOME=.\HadoopPYSPARK_DRIVER_P
我必须列出文件夹中的所有文件，并根据文件名将文件保存在不同的文件夹中，使用spark.我写了下面的代码但出现错误splitisnotamemberoforg.hadoop,whileusingoperatorsplit.下面是我的代码，任何人都可以建议我如何消除或克服这个错误。importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportscala.io.Sourceimportorg.apache.hadoop.conf.Configurationimportscala.io.Sourceimportorg.apache.spark.sql.functio
我一直在尝试在oozie上运行Avromap-reduce。我在workflow.xml中指定映射器和缩减器类，并提供其他配置。但它给出了一个java.lang.RunTimeException-classmr.sales.avro.etl.SalesMappernotorg.apache.hadoop.mapred.Mapper当直接在hadoop集群上(而不是通过oozie)运行时，相同的作业会完成并提供所需的输出。所以我似乎可能缺少一些oozie配置。我从异常中猜想oozie要求映射器是org.apache.hadoop.mapred.Mapper的子类，但Avro映射器具有不同
为什么ApacheAvro使用JSON来定义模式？为什么不直接使用IDL来定义模式呢？IDL转JSON有什么好处？ 最佳答案 因为JSON是普通可序列化的、无处不在的，并且是原始的模式定义机制。请记住，Avro是平台中立的，它必须继续支持使用原始模式定义的平台和库——这就是消息中发送的模式。如果您开始仅传输IDL，那么一切都会中断。 关于apache-为什么ApacheAvro使用JSON来定义模式？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： h
在Hadoop(CDH4.6和Hive0.10)上运行作业时，出现以下错误:avro.serde.schema{“类型”:“记录”，“名称”:“CannotDetermineSchemaSentinel”，“命名空间”:“org.apache.hadoop.hive”，“字段”:[{"name":"ERROR_ERROR_ERROR_ERROR_ERROR_ERROR_ERROR","type":"string"},{"name":"Cannot_determine_schema","type":"string"},{"name":"check","type":“字符串”}，{"nam
