我已经开始在我的Eclipse上使用Spark2.0，方法是制作一个maven项目并获取所有最新的依赖项。我能够毫无问题地运行配置单元查询。我担心的是Spark为hive创建了另一个仓库，并没有使用我想要的数据仓库。所以我服务器上的所有配置单元表，我都无法将这些配置单元表读取到我的Spark数据集中并进行任何转换。我只能创建和处理新表，但我想在配置单元中读取我的表。我的hive-site.xml:-javax.jdo.option.ConnectionURLjdbc:mysql://localhost/metastore?createDatabaseIfNotExist=truemet
我想做的是让执行器在启动时(即在开始执行任何任务之前)启动一个程序，例如分析工具。通过这种方式，可以监视诸如执行程序的CPU使用率之类的事情。Spark是否提供这样的钩子(Hook)/回调？我用过SparkListener，但那是驱动端用的。我们对执行者有类似的东西吗？ 最佳答案 这应该可以满足您的要求。http://spark.apache.org/developer-tools.html#profiling设置yourkit以与驱动程序和从属程序(执行程序)一起工作。除非您告诉它，否则它不会开始分析。连接到master或slav
我有两个数据集名称dataset1和dataset2和dataset1就像empidempame101john102kevin和dataset2就像empidempmarksempaddress10175LA10269NYdataset2将非常庞大，我需要对这两个数据集进行一些操作，并需要从以上两个dataset中获取结果。据我所知，现在我有两种选择来处理这些数据集:1.将dataset1(较小的数据集)存储为hivelookuptable，并通过Spark处理它们2.通过使用SparkBroadcastVariables，我们可以处理这些数据集。任何人请告诉我哪个是更好的选择。
我使用sc.hadoopConfiguration.set来设置配置。我如何转储这些配置？在控制台上打印它们或将它们转储到文件中 最佳答案 您可以将hadoop配置转储到xml文件(我假设您使用的是Scala)valout=newFileOutputStream("conf.xml")sc.hadoopConfiguration.writeXml(out) 关于hadoop-在Spark中转储hadoop配置，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我有一个关于以集群模式在YARN上运行的ApacheSpark的问题。根据thisthread,Spark本身不必安装在集群中的每个(工作)节点上。我的问题出在SparkExecutors上:一般来说，YARN或者资源管理器应该决定资源分配。因此，SparkExecutors可以在集群中的任何(工作)节点上随机启动。但是，如果没有在任何(工作)节点上安装Spark，YARN如何启动SparkExecutors？ 最佳答案 在高层次上，当Spark应用程序在YARN上启动时，ApplicationMaster(Spark特定)将在其中
大家好，新年快乐；)!我正在使用ApacheSpark、HDFS和Elastichsearch构建一个lambda架构。在下图中，这是我正在尝试做的事情:到目前为止，我已经用java为我的spark流和spark应用程序编写了源代码。我在spark文档中读到spark可以在Mesos或YARNclutser中运行。如图所示，我已经有一个hadoop集群。是否可以在同一个hadoop集群中运行我的sparkstreaming和spark应用程序？如果是，是否有任何特定的配置要做(例如节点数、RAM...)。或者我是否必须添加专门用于Spark流的hadoop集群？我希望我的解释很清楚。亚
我们正在运行一个spark流应用程序，它有批处理排队..但它没有使用为其配置的所有执行程序..它被配置为使用24个执行器，但实际上它只使用了16并且批处理正在排队我们怎样才能让它使用所有24个执行器而不让它排队批处理 最佳答案 it'sconfiguredtouse24executorsbutactuallyit'sonlyusing16您的作业期望分配给它24个容器/执行器，但它只收到16个。这可能是由于以下原因:集群未配置为提供预期数量的资源资源可以是由底层集群管理器(yarn/mesos)配置的内存或vcores。您可以通过检
我正在尝试将文件从HDFS读取到Spark中并对其执行一些数据处理。最初，我使用Sqoop将文件从MySQL数据库传输到Spark。SQL数据库表具有三列-movieid、title和genres。我想知道我应该如何格式化sc.textFile以正确提取文件。运行hdfsdfs-ls，我看到:drwxr-xr-x-hduser1supergroup02017-03-2023:51movies运行hdfsdfs-ls电影，我看到:-rw-r--r--1hduser1supergroup02017-03-2023:51movies/_SUCCESS-rw-r--r--1hduser1sup
一个hive表(tbl_a)的结构如下:name|idsA|[1,7,13,25168,992]B|[223,594,3322,192928]C|null...另一个hive表(tbl_b)有id到new_id的对应映射。此表很大，无法加载到内存中id|new_id1|'aiks'2|'ficnw'...我打算创建一个新的hive表，使其具有与tbl_a相同的结构，但是将id数组转换为new_id数组:name|idsA|['aiks','fsijo','fsdix','sssxs','wie']B|['cx','dds','dfsexx','zz']C|null...谁能告诉我如何在
在我的场景中，我将CSV文件连续上传到HDFS。一旦上传了新文件，我想用SparkSQL处理新文件(例如，计算文件中字段的最大值，将文件转换为parquet)。即我在每个输入文件和转换/处理的输出文件之间有一个一对一的映射。我正在评估SparkStreaming以监听HDFS目录，然后使用Spark处理“流文件”。但是，为了处理整个文件，我需要知道“文件流”何时完成。我想将转换应用于整个文件，以保留文件之间端到端的一对一映射。我怎样才能转换整个文件而不是它的微批处理？据我所知，SparkStreaming只能将转换应用于批处理(DStreams映射到RDD)，而不能一次应用于整个文件(
