我在CDH5.2.0上使用Spark1.1.0，并试图确保我可以读取和写入hdfs。我很快意识到.textFile和.saveAsTextFile调用旧的api并且似乎与我们的hdfs版本不兼容。deftestHDFSReadOld(sc:SparkContext,readFile:String){//THISWILLFAILWITH//(TID0,dl1rhd416.internal.edmunds.com):java.lang.IllegalStateException:unreadblockdata//java.io.ObjectInputStream$BlockDataInpu
我正在使用带有python的spark1.3.0。我有一个使用以下命令读取avro文件的应用程序:conf=NonerddAvro=sc.newAPIHadoopFile(fileAvro,"org.apache.avro.mapreduce.AvroKeyInputFormat","org.apache.avro.mapred.AvroKey","org.apache.hadoop.io.NullWritable",KeyConverter="org.apache.spark.examples.pythonconverters.AvroWrapperToJavaConverter",
我正在运行Hadoop2.7.0、hive1.1.0和spark1.3.1。我在mysql数据库中有我的Metastore数据库。我可以从HiveShell创建和查看数据。hive(dwhdb)>select*fromdwhdb.test_sample;OKtest_sample.emp_id test_sample.emp_name test_sample.emp_dept test_sample.emp_salEid1 EName1 EDept1 100.0Eid2 EName2 EDept1 102.0Eid3 EName3 EDept1 101.0Eid4 EName4 EDe
我正在使用spark1.3.0和hbase1.0。一星期后。Hbase使用java代码运行成功。但是当将Hbase与spark一起使用时会出现错误。我还检查了hbaseshell是否工作正常。这个错误发生在很长时间之后，否则也可以与spark一起正常工作。我已经检查过hadoop和hbase集群健康状况良好。在Spark界面Causedby:java.io.IOException:Enable/Disablefailedatorg.apache.hadoop.hbase.client.ZooKeeperRegistry.isTableOnlineState(ZooKeeperRegis
我正在使用spark1.5。我想从HDFS中的文件创建一个dataframe。HDFS文件包含json数据，其中包含大量序列输入文件格式的字段。有没有办法在java中优雅地做到这一点？事先不知道json的结构/字段。我能够从序列文件中将输入作为RDD，如下所示:JavaPairRDDinputRDD=jsc.sequenceFile("s3n://key_id:secret_key@file/path",LongWritable.class,BytesWritable.class);JavaRDDevents=inputRDD.map(newFunction,String>(){pub
背景我一直在努力为自己获取一个灵活的设置，以便在aws上使用spark和dockerswarm模式。我一直在使用的docker镜像配置为使用最新的spark，当时是2.1.0和Hadoop2.7.3，可在jupyter/pyspark-notebook获得。.这是有效的，我一直在测试我计划使用的各种连接路径。我遇到的问题是与s3交互的正确方式的不确定性。我一直在跟踪如何使用s3a为spark提供依赖项以连接到awss3上的数据。协议(protocol)，对比s3n协议(protocol)。我终于找到了hadoopawsguide并认为我正在关注如何提供配置。但是，我仍然收到400Bad
我正在运行一个节点cassandra2.0.3和ApacheSpark2.0.3我创建了一个scala程序来使用SparkhadoopAPI创建RDD以访问CassandraDB。还应该在bashrc中为spaark设置哪些环境变量，因为我在spark-env.sh中使用以下配置exportSPARK_MASTER_IP="10.0.3.15"exportSPARK_MASTER_PORT="7077"exportSCALA_HOME="/home/Desktop/CD/scala-2.9.3"exportSPARK_WORKER_MEMORY=1gexportSPARK_WORKER
我将时间序列数据存储在HBase中。rowkey由user_id和timestamp组成，像这样:{"userid1-1428364800":{"columnFamily1":{"val":"1"}}}"userid1-1428364803":{"columnFamily1":{"val":"2"}}}"userid2-1428364812":{"columnFamily1":{"val":"abc"}}}}现在我需要执行每个用户的分析。这是hbase_rdd的初始化(来自here)sc=SparkContext(appName="HBaseInputFormat")conf={"hb
ApacheSpark库支持哪个版本的python(2或3)？如果它支持两个版本，在使用Apache-Spark时使用python2或3是否有任何性能考虑？ 最佳答案 至少自Spark1.2.1起，如果未使用PYSPARK_PYTHON或PYSPARK_DRIVER_PYTHON进行设置，则默认Python版本为2.7(参见bin/pyspark)。自Spark1.4.0起支持Python3(参见SPARK-4897和Spark1.4.0releasenotes)。选择一个而不是另一个应该取决于您的要求。阅读ShouldIusePy
当您使用sc.textfile在Spark中读取文件时，它会为您提供元素，其中每个元素都是单独的一行。但是，我希望每个元素都包含N行。我也不能使用定界符，因为该文件中没有定界符。那么，如何让spark为我提供多行元素？我对使用NLineInputFormat类这样做很感兴趣。在Spark中可以这样做吗？我可以看到MapReduce的例子，但我不知道这将如何转化为Spark。 最佳答案 是的，如果您从hadoop获取文件。你应该可以这样做:valrecords=sc.newAPIHadoopRDD(hadoopConf,classOf
