我正在寻找从Kafka读取消息(大量消息，每天大约100B)的最佳方式，在读取消息后我需要对数据进行操作并将其写入HDFS。如果我需要以最佳性能执行此操作，那么从Kafka读取消息并将文件写入HDFS的最佳方式是什么？哪种编程语言最适合？我是否需要考虑为此使用Spark等解决方案？ 最佳答案 您应该为此使用Spark流(参见here)，它提供了Kafka分区和Spark分区之间的简单对应关系。或者您可以使用UseKafkaStreams(参见more)。KafkaStreams是用于构建应用程序和微服务的客户端库，其中输入和输出数据
我已经实现了一个SparkStreaming作业，它将过去6个月收到的事件流式传输到HDFS。它在HDFS中创建许多小文件，我希望它们的每个文件大小为HDFS的128MB(block大小)。如果我使用追加模式，所有数据都将写入一个parquet文件。如何配置Spark为每128MB数据创建一个新的HDFSparquet文件？ 最佳答案 Spark会在写入之前在对象上写入与分区一样多的文件。这可能真的很低效。要减少部分文件的总数，试试这个，它会检查对象的总字节大小并将其重新调整为+1最佳大小。importorg.apache.spar
我是Apache-Spark的新手。我想知道如何在ApacheSpark的MapReduce函数中重置指向Iterator的指针，这样我就写了Iterator>>iter=arg0;但它不起作用。以下是在java中实现MapReduce功能的类。classCountCandidatesimplementsSerializable,PairFlatMapFunction>>,Set,Integer>,Function2{privateList>currentCandidatesSet;publicCountCandidates(finalList>currentCandidatesSet
我很好奇下面的简单代码是否可以在分布式环境中工作(它在独立环境中可以正常工作)？publicclassTestClass{privatestaticdouble[][]testArray=newdouble[4][];publicstaticvoidmain(String[]args){for(inti=0;itestRDD=sc.textFile("testfile",4).mapPartitionsWithIndex(newFunction2,Iterator>(){@OverridepublicIteratorcall(Integerind,Iterators){/*Update
我将Spark与MongoDB结合使用，因此依赖于mongo-hadoop驱动程序。多亏了对我原来问题的输入，我才开始工作here.我的Spark作业正在运行，但是，我收到了我不理解的警告。当我运行这个命令时$SPARK_HOME/bin/spark-submit--driver-class-path/usr/local/share/mongo-hadoop/build/libs/mongo-hadoop-1.5.0-SNAPSHOT.jar:/usr/local/share/mongo-hadoop/spark/build/libs/mongo-hadoop-spark-1.5.0-
假设我在集群上运行了以下代码:privatedefmodifyDatasetFormat(data:String,mappings:Array[HashMap[String,Int]]):Array[Tuple2[Tuple3[Int,Int,Int],Int]]={}varmap=newHashMap[String,Int]()map+=("hello"->2)varmappings=newArray[HashMap[String,Int]])(1)mappings(0)=mapvaloriginalDataset=sc.textFile("/home/paourissi/Deskt
ApacheSpark[http://spark.apache.org/]声称在内存方面比ApacheHadoop快100倍。它是如何实现这种惊人的加速的？这种加速仅适用于迭代机器学习算法还是适用于ETL(提取-转换-加载)任务，如JOIN和GROUPBY？Spark的RDD(弹性分布式数据集)和DataFrames都可以提供这种加速吗？Spark社区有针对上述部分场景的benchmark测试结果吗？ 最佳答案 Spark在内存中进行数据处理。不会像MapReduce那样有中间文件，所以没有I/O或者可以忽略不计。它并没有在所有情况
我是hive的初学者，当我启动spark作业并从hive读取数据时发生了一些事情(找不到表)。我没有在$SPARK_HOME/conf中设置hive-site.xml吗？提交spark作业命令在这里bin/spark-submit--masterlocal[*]--driver-memory8g--executor-memory8g--classcom.ctrip.ml.client.Client/root/GitLab/di-ml-tool/target/di-ml-tool-1.0-SNAPSHOT.jar 最佳答案 在您的Hi
我在本地运行HDFS和Spark，并试图了解Spark持久性的工作原理。我的目标是将连接的数据集存储在内存中，然后动态地对其运行查询。但是，我的查询似乎是重做连接而不是简单地扫描持久的预连接数据集。我通过从HDFS加载两个CSV文件创建并保存了两个数据帧，比方说df1和df2。我将两个数据帧的连接保存在内存中:valresult=df1.join(df2,"USERNAME")result.persist()result.count()然后我在结果之上定义了一些操作:valresult2=result.select("FOO","BAR").groupBy("FOO").sum("BA
在运行mapreduce作业的集群上运行Spark的最佳方法是什么？第一个问题是关于数据的共存性。当我启动一个Spark应用程序时，它会分配执行程序，对吗？它如何知道将它们分配到哪里，以便它们与作业所需的数据位于相同的节点中？(一个作业可能需要一个数据，而另一个作业可能需要另一个数据)如果我保持Spark应用程序运行，那么执行程序会从集群中的机器中获取插槽，这是否意味着对于共存，我需要在每个节点上都有一个Spark执行程序？随着执行程序的运行，这意味着我的mapreduce作业的资源变少了，对吧？我可以为每项工作停止和启动Spark应用程序，但这样就失去了让执行程序启动和运行的速度优势
