我正在尝试启动Spark/Shark集群，但一直遇到同样的问题。我已按照https://github.com/amplab/shark/wiki/Running-Shark-on-a-Cluster上的说明进行操作并按照说明处理Hive。我认为SharkDriver正在使用另一个版本的Hadoopjar，但不确定原因。这是详细信息，任何帮助都会很棒。星火/鲨鱼0.9.0ApacheHadoop2.3.0Amplabshive0.11斯卡拉2.10.3Java7我已经安装了所有东西，但我收到了一些弃用警告，然后是一个异常:14/03/1411:24:47信息Configuration.d
我正在尝试在我使用他们提供的Spark-ec2脚本创建的Spark集群上运行我的Spark作业。我能够运行SparkPi示例，但每当我运行我的工作时，我都会收到此异常:Exceptioninthread"main"java.io.IOException:Calltoec2-XXXXXXXXXX.compute-1.amazonaws.com/10.XXX.YYY.ZZZZ:9000failedonlocalexception:java.io.EOFExceptionatorg.apache.hadoop.ipc.Client.wrapException(Client.java:1107
我想使用hadoop示例RandomWriter进行基准测试并生成文件。键和值的类型都是BytesWritable。那么我该如何使用Spark对这个文件进行排序呢？看来我不能直接调用sortByKey()。 最佳答案 您要做的是在RDD中使用.sortBy方法。，正确的？这就是为什么您找不到OrderedRDDFunctions的.sortByKey方法的原因。正如@JustinPihony指出的那样，这需要对key进行隐式排序，在本例中(AFAIK)将定义为:implicitvalrandomWriterOrdering=newO
我已经有一个带有Yarn的集群，配置为使用core-site.xml中的自定义Hadoop文件系统:fs.custom.implpackage.of.custom.class.CustomFileSystem我想在这个Yarn集群上运行一个Spark作业，它从这个CustomFilesystem读取一个输入RDD:finalJavaPairRDDfiles=sparkContext.wholeTextFiles("custom://path/to/directory");有什么方法可以在不重新配置Spark的情况下做到这一点？即，我能否将Spark指向现有的core-site.xml，
我在Spark中发现了这个功能，它允许您在spark上下文中安排不同的任务。我想在一个程序中实现这个特性，在这个程序中我映射我的输入RDD(fromatextsource)到一个键值RDD[K,V]随后生成一个复合键值RDD[(K1,K2),V]和一个包含一些特定值的过滤RDD。进一步的管道涉及在RDD和join操作上从MLlib调用一些统计方法，然后将结果外部化到磁盘。我正在尝试了解spark的内部公平调度程序将如何处理这些操作。我尝试阅读作业调度文档，但对pools、users和tasks的概念感到更加困惑。pools到底是什么，它们是特定的'tasks'可以组合在一起还是它们是l
我有一个使用SparkStreaming创建的摄取管道，我想将RDD作为大型非结构化(JSONL)数据文件存储在hadoop中，以简化future的分析。将astream持久化到hadoop而不会产生大量小文件的最佳方法是什么？(因为hadoop不适合这些，而且它们使分析工作流程复杂化) 最佳答案 首先，我建议使用可以像Cassandra一样处理这种情况的持久层。但是，如果您对HDFS死心塌地，那么themailinglisthasanansweralready您可以使用FileUtil.copyMerge(来自hadoopfs)A
我有一个简单的ApacheSpark应用程序，我在其中从hdfs读取文件，然后将其通过管道传输到外部进程。当我读取大量数据(在我的例子中文件大约有241MB)并且我没有指定最小分区数或将最小分区数指定为4时，我收到以下错误:Exceptioninthread"main"org.apache.spark.SparkException:Jobabortedduetostagefailure:Task1instage0.0failed4times,mostrecentfailure:Losttask1.3instage0.0(TID6,ip-172-31-36-43.us-west-2.co
我有一个日志系统，日志以时间戳命名。例如:logs/2015/05/08/21logs/2015/05/08/22logs/2015/05/08/23logs/2015/05/09/00logs/2015/05/09/01logs/2015/05/09/02logs/2015/05/09/04logs/2015/05/09/05现在我需要选择一系列目录作为我任务的输入。例如(注意05/09/03少了，这是正常的)logs/2015/05/08/22logs/2015/05/08/23logs/2015/05/09/00logs/2015/05/09/01logs/2015/05/09/
我有3个RDD需要加入。valevent1001RDD:schemaRDD=[eventtype,id,location,date1][1001,4929102,LOC01,2015-01-2010:44:39][1001,4929103,LOC02,2015-01-2010:44:39][1001,4929104,LOC03,2015-01-2010:44:39]valevent2009RDD:schemaRDD=[eventtype,id,celltype,date1](不按id分组，因为我需要4个日期，具体取决于celltype)[2009,4929101,R01,2015-01
目前我正在使用MahoutRowSimilarityJob进行一些文档相似性分析。这可以通过从控制台运行命令“mahoutrowsimilarity...”轻松完成。但是我注意到这个作业也支持在Spark引擎上运行。我想知道如何在Spark引擎上运行这个作业。 最佳答案 您可以在spark中使用MLlib替代mahout。MLlib中的所有库都以分布式模式处理(Hadoop中的Map-reduce)。在Mahout0.10中，使用spark提供作业执行。更多细节链接http://mahout.apache.org/users/spa
