我制作了spark+hadoopyarn环境并且spark-submit命令运行良好。所以我在我的应用程序jar中制作了SparkLauncherjava代码来执行此操作，但不知何故它不起作用(实际上电脑风扇一开始是在旋转，但不像我使用spark-submit那样长。)它似乎运行不佳(与spark-submit不同，hadoopwebui中没有应用程序登录)。当我使用“SparkLauncher”时，我看不到任何错误日志。没有日志消息，我无法用它做任何事情。到目前为止，这是我如何做到的。publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args)
我创建了一个非常简单的“字数统计”基于Java的Spark程序，我在YARN上运行的集群中运行它，详细信息如下:Hadoop详细信息:主节点(NN、SNN、RM)-192.168.0.100从节点(DN,NM)-192.168.0.105,192.168.0.108Spark详情:Master运行于:192.168.0.100worker运行在:192.168.0.105、192.168.0.108我已经从提交Spark作业的地方创建了一个客户端机器(客户端机器的IP地址是-->192.168.0.240)。我用来将作业提交到Spark的以下命令:spark-submit--class
我正在尝试在sparklyrsession期间通过H2o(使用库rsparkling)使用一些机器学习功能。我正在运行hadoop集群。考虑以下示例:library(dplyr)library(sparklyr)library(rsparkling)library(h2o)#configurethesparksessionandconnectsc=spark_connect(master='yarn-client',spark_home='/usr/hdp/current/spark-client',app_name='sparklyr',config=list("sparklyr.s
我有一个基本问题，我希望能更好地理解它:背景假设我有一个巨大的CSV文件(50GB)，我想将其提供给数据科学团队进行分析。理想情况下，团队中的每个成员都能够使用他们选择的语言与数据进行交互，数据不需要经常移动(考虑到它的大小)并且所有人都可以灵活地访问计算资源。建议的解决方案ApacheSpark似乎是满足上述要求的解决方案的当前领先者。Scala、Python、SQL和R都能够在灵活的计算资源之上(如果利用DataBricks、Azure、AWS、Cloudera等云提供商)访问其所在位置的数据。问题以MicrosoftAzure/HDInsight域为例。假设我们要将这个大型CSV
我有一个HDFS文件夹，其中包含两个250MB的Parquet文件。hadoopdfblock大小设置为128MB。具有以下代码:JavaSparkContextsparkContext=newJavaSparkContext();SQLContextsqlContext=newSQLContext(sparkContext);DataFramedataFrame=sqlContext.read().parquet("hdfs:////user/test/parquet-folder");LOGGER.info("Nr.ofrddpartitions:{}",dataFrame.rdd
Spark版本:1.6.2Spark配置:执行者:18每个执行器的内存:30g核心x执行器:2卡夫卡配置:分区:18上下文:我有一个Spark流管道，它使用Kafka的新直接方法而不是接收器。此管道从kafka接收数据，转换数据并插入到Hive。我们宣布用作插入数据操作的触发器的位置级别等于RACK_LOCAL，而不是PROCESS_LOCAL或NODE_LOCAL。此外，输入大小列显示网络信息而不是内存。我已经设置了配置变量spark.locality.wait=30s来测试spark是否等待足够长的时间来选择最佳的局部模式，但没有显示任何改进。考虑到kafkapartitions=
I'mtryingtoreadalargegzipfileintohivethroughsparkruntimetoconvertintoSequenceFileformat而且，我想高效地做到这一点。据我所知，Spark只支持每个gzip文件一个映射器，就像它对文本文件一样。有没有办法改变正在读取的gzip文件的映射器数量？还是我应该选择另一种格式，如Parquet？我现在卡住了。问题是我的日志文件是类似json的数据，保存为txt格式，然后进行gzip压缩，所以为了阅读，我使用了org.apache.spark.sql.json。我看到的示例显示-将数据转换为SequenceFil
我们使用cloudera来部署一个zeppelin-spark-yarn-hdfs集群。现在，只有一个zeppelin和spark实例，所有sparknotebook的执行都会影响到每个用户。例如，如果我们停止用户笔记本中的spark上下文，它会影响所有其他用户的笔记本。我已经看到zeppelin中有一个选项可以隔离解释器，但是有没有办法根据需要为每个用户提供自己的“集群”？也许使用Docker并使用zeppelin和spark为每个用户构建一个图像，并将他们的资源限制为用户集群提供的资源？我完全不知道如何实现它，或者它是否可能，但我的理想场景是像数据block那样的方法。在那里你可以
每当我在本地机器上运行start-master.sh命令时，我都会收到以下错误，请有人帮我解决这个问题终端错误终端报错startingorg.apache.spark.deploy.master.Master,loggingto/usr/local/spark-2.0.1-bin-hadoop2.6/logs/spark-andani-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-andani.sakha.com.outfailedtolaunchorg.apache.spark.deploy.master.Master:atio.netty.util
我有一个spark+jupyter的docker镜像(https://github.com/zipfian/spark-install)我有另一个hadoop的docker镜像。(https://github.com/kiwenlau/hadoop-cluster-docker)我在Ubuntu中运行来自上述2个图像的2个容器。对于第一个容器:我能够成功启动jupyter并运行python代码:importpysparksc=pyspark.sparkcontext('local[*]')rdd=sc.parallelize(range(1000))rdd.takeSample(Fal
