我正在尝试将amazons3连接到Sparkstreaming。我在本地机器上运行代码并尝试从s3流式传输到Spark，但出现以下错误:java.io.IOException:NoFileSystemforscheme:s3n你能帮我解决同样的问题吗？ 最佳答案 您可以通过在您的spark上下文的hadoop配置中指定s3n方案的实现来解决它:sparkContext.hadoopConfiguration.set("fs.s3.impl","org.apache.hadoop.fs.s3native.NativeS3FileSys
我们已经在服务器上安装了Hadoop2.5。是不是可以用那个Hadoop来部署Spark程序呢？我希望Spark使用现有的Yarn来调度任务，并能够读写现有的HDFS。我怎样才能做到这一点？ 最佳答案 您可以尝试使用可用的ApacheSpark预构建下载https://spark.apache.org/downloads.html如果那没有解决，那么你需要通过添加你的hadoopjar来构建sparkhttps://spark.apache.org/docs/latest/building-spark.html很简单然后您的Spar
我有预构建的Spark1.4.1，我正在运行HDP2.6。当我尝试运行spark-shell时，它会给我一条错误消息，如下所示。Exceptioninthread"main"java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/hadoop/fs/FSDataInputStreamatorg.apache.spark.deploy.SparkSubmitArguments$$anonfun$mergeDefaultSparkProperties$1.apply(SparkSubmitArguments.scala:111)atorg.apache.spar
例如生成序号在1到1G之间的1G记录。 最佳答案 创建分区种子表createtableseed(iint)partitionedby(pint)用序列号在0到999之间的1K记录填充种子表。每条记录都被插入到不同的分区中，因此位于不同的HDFS目录中，更重要的是-在不同的文件中。附言需要以下集合sethive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;sethive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=1000;sethive.hadoop.supports.sp
我对Spark和Ambari的集群安装还比较陌生。最近，我接到一个任务，要在一个集群上安装Spark2.1.0，该集群预装了带有Spark1.6.2和HDFS&YARN2.7.3的Ambari。我的任务是安装Spark2.1.0，因为它是最新版本，与RSpark等具有更好的兼容性。我在互联网上搜索了几天，只在AWS或Spark2.1.0上找到了一些安装指南。例如:http://data-flair.training/blogs/install-deploy-run-spark-2-x-multi-node-cluster-step-by-step-guide/和http://spark
关闭。这个问题需要debuggingdetails.它目前不接受答案。编辑问题以包含desiredbehavior,aspecificproblemorerror,andtheshortestcodenecessarytoreproducetheproblem.这将有助于其他人回答问题。关闭5年前。Improvethisquestion表格:id|val|category----------------a1|10|Aa1|30|Ba1|20|Ca2|5|Aa2|7|Ba2|2|Ca3|50|Ca3|60|Ba3|90|A查询:SELECTmax(val),id,categoryFROM
我正在学习一些数据科学，我正在尝试发现和理解与之相关的各种工具。到目前为止，我已经在MacOS上成功安装了Hadoop2.8.0，现在我想让Spark2.1.1也能正常工作。我知道Spark不一定需要Hadoop环境才能工作，但我也知道让它在YARN上运行对于与其他应用程序共享数据很有用。在网上阅读了不同的指南和建议后，这就是我所做的:在Hadoop配置文件中，我在yarn-site.xml中添加:yarn.nodemanager.aux-servicesmapreduce_shuffleyarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.c
我是spark开发的新手，正在尝试在redhatlinux环境中使用sbt构建我的第一个spark2(scala)应用程序。以下是环境详细信息。CDHVersion:5.11.0ApacheSpark2:2.1.0.cloudera1ScalaVersion:2.11.11JavaVersion:1.7.0_101申请代码:importorg.apache.spark.sqlimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.sql.types._importorg.apache.spark.sqlobjectMy
我正在尝试为数据帧中的大量字符串创建布隆过滤器-约1.2亿。每个字符串平均有20-25个字符，总数据大小超过我们默认的spark.driver.maxResultSize1GB。我不想更改maxResultSize，因为将来输入数据的大小增加时我将不得不再次更改它。在Spark中，我是否可以通过调用BloomFilter.putString()以小块流式传输数据帧中的数据并训练BloomFilter？我也尝试过使用Dataset.toLocalIterator()但由于源数据集的性质，我不得不将它合并为100个大分区，使得这100个分区中的每一个都太大而无法容纳在驱动程序内存中。作为最
我在支持Kerberos的集群(Cloudera)上运行Spark作业，并希望能够为作业的任何给定运行记录用户的Kerberos身份。(注意这里不是启动job的本地linux用户身份，因为我们使用keytab文件，jaas.conf文件，调用kinit启动脚本。我们可以在启动脚本中记录一个身份，因为我们知道与key表一起传递给kinit的主体，但是能够在实际的Spark作业本身中登录会很好，这样即使一个作业是手动启动的，我们也能可靠地知道它在什么身份下运行)。一些答案表明如下:importjava.security.{AccessController,Principal}impor
