我有一个spark应用程序，它从Kafka读取数据并将数据写入HDFS。我的应用程序在几分钟内工作正常，但一段时间后它开始出现以下错误并失败。2018-01-0217:59:20LeaseRenewer:username@nameservicename[WARN]UserGroupInformation-PriviledgedActionExceptionas:username@REALM_NAME(auth:KERBEROS)cause:javax.security.sasl.SaslException:GSSinitiatefailed[CausedbyGSSException:N
我的操作系统是windows10frompyspark.confimportSparkConfsc=SparkContext.getOrCreate()spark=SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate()这段代码给我以下错误Py4JJavaErrorTraceback(mostrecentcalllast)~\Documents\spark\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7\python\pyspark\sql\utils.pyindeco(*a,**kw)62try:--->63returnf(*a
我有一个结构如下的目录:temp/Tweets/userId123/Tweets.csvtemp/Tweets/userId456/Tweets.csvtemp/Tweets/userId789/Tweets.csvtemp/Mentions/userId123/Mentions.csvtemp/Mentions/userId456/Mentions.csvtemp/Mentions/userId789/Mentions.csv...数据由数据实体的类型构成，我想由用户对其进行重组，如下所示:final/userId123/Tweets.csvfinal/userId123/Menti
我对大数据非常陌生，尤其是ApacheSpark/HadoopYARN。我将Hadoop单节点安装到我的虚拟机中以进行一些尝试，我也添加了Spark。我认为环境已经安装好，因为我可以访问:http://172.30.10.64:50070->Hadoop概述http://172.30.10.64:8080->星火概述然后我创建了一个pythonic文件来计算单词数:frompysparkimportSparkConf,SparkContextfromoperatorimportaddimportsys##ConstantsAPP_NAME="HelloWorldofBigData"##
我正在寻找基于HadoopMultinodes的Spark使用，我对我的集群模式pythonic脚本有疑问。我的配置:我进入了我的Hadoop集群:1个名称节点(主节点)2个数据节点(从节点)所以我想在Python中执行我的脚本以使用这个集群。我知道Spark可以用作独立模式，但我想使用我的节点。我的python脚本:这是一个非常简单的脚本，可以用来计算文本中的字数。importsysfrompysparkimportSparkContextsc=SparkContext()lines=sc.textFile(sys.argv[1])words=lines.flatMap(lambda
我有一个包含两列的CSV文件id,featuresid列是一个字符串，features列是以逗号分隔的机器学习算法的特征值列表，即。“[1,4,5]”我基本上只需要在值上调用Vectors.parse()来获取vector，但我不想先转换为RDD。我想将其放入SparkDataframe，其中features列是org.apache.spark.mllib.linalg.Vector我正在使用databrickscsvapi将其读入数据框，并尝试将特征列转换为vector。有人知道如何在Java中执行此操作吗？ 最佳答案 我找到了一
对于任何软件架构师来说，这可能是一个基本问题，但我对这个概念感到困惑。假设我有一个存储在hdfs上的大型SparkDataFrame。我现在做这样的过滤操作:df_new=my_big_hdfs_df.where("my_column='testvalue'")print(type(df_new))class'pyspark.sql.dataframe.DataFrame'>df_new到底存储在哪里？如果这是普通的python，我会猜测在内存中的某个地方。但PySpark也是如此吗？或者它只是某种引用？它是否保存在hdfs中某处的磁盘上？ 最佳答案
我正在尝试使用Spark的InfoGain第三方(https://github.com/sramirez/spark-infotheoretic-feature-selection)包的MRMR功能。但是我的集群是2.0，我得到了这个异常。即使我将所有必需的Jar文件添加到spark类路径。但它仍然不起作用。虽然它在本地机器上正常工作，但在集群上却不行。异常(exception):18/03/2901:16:43WARNTaskSetManager:Losttask3.0instage14.0(TID47,EUREDWORKER3):java.lang.NoSuchMethodErro
我有一个spark设置，其中有一个worker有6个核心。现在我向工作人员广播一个对象x。我有三个问题-对于mapreduce作业，将生成我的objx的6个副本还是x的单个副本将由所有核心共享？x的生命周期是什么，即；它什么时候会被摧毁。我问是因为这个对象x占用了大量内存。如果我从文件中读取对象，是否有其他方法可以在所有6个内核之间共享该对象。 最佳答案 广播数据在每个执行器(java进程)中传输和存储一次，而不是每个内核一次。换句话说，如果您只有一个节点，并且将spark.executor.instances设置为2，并将spar
我将Spark与HDFSHadoop存储和Yarn结合使用。我的集群包含5个节点(1个主节点和4个从节点)。主节点:48GbRAM-16个CPU内核从属节点:12GbRAM-16个CPU内核我正在执行两个不同的进程:WordCount方法和带有两个不同文件的SparkSQL。一切正常，但我在问一些问题，也许我不太了解Hadoop-Spark。第一个例子:WordCount我执行了WordCount函数并在两个文件(part-00000和part-00001)中得到了结果。part-00000的可用性是slave4和slave1，part-00001的可用性是slave3和slave4。
