我们应用程序的hadoop集群安装了spark1.5。但由于特定要求，我们开发了2.0.2版的spark作业。当我将作业提交到yarn时，我使用--jars命令覆盖集群中的spark库。但它仍然没有选择scala库jar。它抛出一个错误说ApplicationMaster:Userclassthrewexception:java.lang.NoSuchMethodError:scala.Predef$.ArrowAssoc(Ljava/lang/Object;)Ljava/lang/Object;java.lang.NoSuchMethodError:scala.Predef$.Arr
我使用spark框架处理大数据、hadoop文件系统和集群管理器YARN。当我尝试使用命令spark-submit--deploy-modecluster--masteryarnstreaming.py运行我的python应用程序时我收到一个错误:16/12/1915:42:44WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicableExceptioninthread"main"java.lang.RuntimeE
我正在尝试将spark代码运行到zeppelin中，我得到了这个:java.lang.ClassNotFoundException:找不到类com.hadoop.compression.lzo.LzoCodeczeppelinembeddedspark和我自己安装的sparkshell(1.6.3)存在同样的问题session:来自debian:jessie的docker容器zeppelin版本:0.6.2(从tar安装而不是从源代码构建)cdh版本:5.9.0容器上安装了liblzo2-dev和hadoop-lzoSPARK_HOME和HADOOP_HOME被设置为环境变量，也在co
我尝试从HDFS中的文件聚合数据。我需要从那些对hbase中的特定表具有值(value)的数据中添加一些详细信息。但我有异常(exception):org.apache.spark.SparkException:Tasknotserializableatorg.apache.spark.util.ClosureCleaner$.ensureSerializable(ClosureCleaner.scala:166)atorg.apache.spark.util.ClosureCleaner$.clean(ClosureCleaner.scala:158)atorg.apache.spa
我有一个带有1个主节点和2个节点(工作节点+数据节点)的spark集群。我想添加另一个数据节点。问题是，当我执行hdfsdfs-setrep-R-w2时，结果是:1stdatanode->DFSUsed%:75.61%2nddatanode->DFSUsed%:66.78%3rddatanode->DFSUsed%:8.83%您知道如何平衡hdfs中的block，以便每个block大约为30->33%吗？谢谢 最佳答案 运行balancer，集群平衡实用程序。这将重新平衡数据节点之间的数据。hdfsbalancer-threshol
我正在使用来自https://github.com/alexholmes/json-mapreduce的代码将多行json文件读入RDD。vardata=sc.newAPIHadoopFile(filepath,classOf[MultiLineJsonInputFormat],classOf[LongWritable],classOf[Text],conf)我打印出前n个元素来检查它是否正常工作。data.take(n).foreach{p=>val(line,json)=pprintlnprintln(newJSONObject(json.toString).toString(4)
我刚刚参加了一个关于Spark的入门类(class)，并询问演讲者Spark是否可以完全替代MapReduce，并被告知Spark可以在任何用例中替代MapReduce，但在某些特定用例中，MapReduce实际上更快比Spark。MapReduce可以比Spark更快解决的用例有哪些特点？ 最佳答案 请原谅我quotingmyselffromQuora，但是:对于MapReduce设计的数据并行、一次性、类似ETL的作业，MapReduce比Spark等价物更轻量级Spark相当成熟，YARN现在也是如此，但Spark-on-YA
我在HDFS上设置了目录和子目录，我想在将所有文件一次加载到内存中之前预处理所有文件。我基本上有大文件(1MB)，一旦处理将更像1KB，然后执行sc.wholeTextFiles开始我的分析我如何在我的目录/子目录中的每个文件(*.xml)上循环，执行一个操作(假设为了示例的缘故，保留第一行)，然后转储结果回到HDFS(新文件，比如.xmlr)？ 最佳答案 我建议您只使用sc.wholeTextFiles并使用转换对其进行预处理，然后将它们全部保存为单个压缩序列文件(您可以引用我的指南:http://0x0fff.com/spark
文章目录1.RDD算子介绍2.转换算子2.1Value类型2.1.1map2.1.2mapPartitions2.1.3mapPartitionsWithIndex2.1.4flatMap2.1.5glom2.1.6groupBy2.1.7filter2.1.8sample2.1.9distinct2.1.10coalesce2.1.11repartition2.1.12sortBy1.RDD算子介绍RDD算子是用于对RDD进行转换（Transformation）或行动（Action）操作的方法或函数。通俗来讲，RDD算子就是RDD中的函数或者方法，根据其功能，RDD算子可以分为两大类：转换算
我的VM中运行着hortonworks沙盒。我已经完成了所有的hive-site.xml配置并放置在Spark/conf文件中。我可以使用PySpark访问HBase并创建/更新表，但是当我在Scala中执行相同的实现时，会出现以下错误:FAILED:ExecutionError,returncode1fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask.MetaException(message:file:/user/hive/warehouse/srcisnotadirectoryorunabletocreateone)我也更改了对“hive/war
