假设我有两个奴隶和一个主人。之前我已经在所有从属节点中复制并粘贴了相同的数据。JavaPairRDDseqVectors=sc.sequenceFile(inputPath,IntWritable.class,VectorWritable.class);这里的inputpath不是HDFS路径，而是每个slave节点都可以访问的本地路径。但是现在我正在考虑这样一种情况，即每个从站都有部分数据，我想使用相同的代码，而不安装/使用HDFS。但问题是在运行相同的代码后，程序运行没有任何错误但不产生任何结果。因为master在“inputPath”中没有数据。slaves在“inputPath
我在ScalaSpark中创建了一个如下所示的函数。defprepareSequences(data:RDD[String],splitChar:Char='\t')={valx=data.map(line=>{valArray(id,se,offset,hour)=line.split(splitChar)(id+"-"+se,Step(offset=if(offset=="NULL"){-5}else{offset.toInt},hour=hour.toInt))})valy=x.groupBy(_._1)}我需要groupBy但是一旦我添加它，我就会收到错误消息。错误要求Lzoc
我有2个包含35kk+行的数据集(表)。我尝试通过一些ID来加入(或分组依据)这个数据集。(通常是一对一)但是这个操作需要很多时间:25+h。过滤器只能正常工作:~20分钟。环境:emr-5.3.1Hadoop分布:亚马逊应用:Ganglia3.7.2、Spark2.1.0、Zeppelin0.6.2实例类型:m3.xlarge代码(groupBy):Datasetdataset=.......groupBy("id").agg(functions.min("date")).withColumnRenamed("min(date)","minDate")代码(加入):....join(
mesos上的spark是否支持数据局部性？假设mesos代理在数据节点上运行。 最佳答案 数据局部性支持完全不依赖于集群管理器。这仅取决于数据的来源。因此，如果您谈论HDFS数据节点，那么答案是肯定的-它确实支持数据局部性。 关于hadoop-mesos上的spark是否支持数据局部性？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48729859/
我知道以前也有人问过这个问题，但我问这个问题是因为我不确定问题是否相同。问题是我使用的是spark-sql，我首先创建了一个表:sqlContext=HiveContext(sc)sqlContext.sql("""droptableifexiststest_table""")sqlContext.sql("""createexternaltabletest_table......)partitionedby('column_name'datatype)storedastextfilelocation'/home/..../test_table'""")Thistablehaslike
我了解将“spark.deploy.spreadOut”设置为true可以使HDFS受益，但是对于S3，设置为false是否比true更有优势？ 最佳答案 如果您正在运行Hadoop和HDFS，那么使用该属性适用的SparkStandalone调度程序不会对您有好处。相反，您应该运行YARN，并且ResourceManager确定执行程序的分布方式如果您在EC2中运行独立调度程序，则设置该属性会有所帮助，默认值为true。换句话说，你从哪里读取数据不是这里的决定因素，master的部署模式是更好的性能优势将来自您尝试读取的文件数量以
我想使用sparkrdd加入3个表。我使用sparksql实现了我的目标，但是当我尝试使用Rdd加入它时，我没有得到想要的结果。下面是我使用sparkSQL和output的查询:scala>actorDF.as("df1").join(movieCastDF.as("df2"),$"df1.act_id"===$"df2.act_id").join(movieDF.as("df3"),$"df2.mov_id"===$"df3.mov_id").filter(col("df3.mov_title")==="AnnieHall").select($"df1.act_fname",$"df
详细场景->HDFS目录，其中“提供”了多种类型的银行账户事件的新日志数据。每行代表一个随机事件类型，每行(String)包含文本“ActivityType=”。在Spark-Scala中，读取HDFS目录中的输入文件并输出多个HDFS文件的最佳方法是什么，其中每个ActivityType都写入其自己的新文件？ 最佳答案 改编为声明的第一个答案:Thelocationofthe"key"stringisrandomwithintheparentString,theonlythingthatisguaranteedisthatitco
假设我不是像Hive或HBase这样的工具(Spark无论如何都无法使用Hive索引进行优化)，将数据写入HDFS以便更快地访问该数据的最佳方式是什么。我的想法是保存许多不同的文件，其名称由键标识。假设我们有一个由名字和姓氏识别的人的数据库。也许我可以用名字和姓氏的首字母保存文件。这样，我们将有26x26=676个文件。因此，例如，如果我们想查看AlanWalker的记录，我们只需要加载文件AW.这是做这种事情的好方法还是有更好的方法？ 最佳答案 我相信索引是您所需要的。在HDFS中和在数据库中一样，索引在插入时有一些开销，但查询速
从逻辑上读取带有Int和String的序列文件，然后如果我这样做:valsequence_data=sc.sequenceFile("/seq_01/seq-directory/*",classOf[IntWritable],classOf[Text]).map{case(x,y)=>(x.toString(),y.toString().split("/")(0),y.toString().split("/")(1))}.collect这没问题，因为IntWritable已转换为String。如果我这样做:valsequence_data=sc.sequenceFile("/seq_0
