我正在尝试每2分钟使用cronjob运行一个shell脚本。我打开我的终端然后输入crontab-e一旦我执行了这个命令，我就在写我的命令*/2****/home/test/test/test.sh但是我得到了一个错误E486:Patternnotfound:2****请帮忙，因为我是新手，我不知道为什么会这样。如果你给我任何关于hwo的链接和代码来执行cronjob，那将会有所帮助。 最佳答案 如评论中所述，出现以下错误:E486:Patternnotfound:2****是因为你编辑不当造成的。也就是说，您正确地输入了cront
我正在练习使用spark网站提供的在线资源开发示例模型。我设法创建了模型并使用Spark-Shell为示例数据运行它，但是如何在生产环境中实际运行模型？是通过Spark作业服务器吗？importorg.apache.spark.mllib.classification.SVMWithSGDimportorg.apache.spark.mllib.regression.LabeledPointimportorg.apache.spark.mllib.linalg.Vectorsvaldata=sc.textFile("hdfs://mycluster/user/Cancer.csv")v
我正在运行一个用java编写的Spark程序，我正在使用示例wordcount示例。我已经创建了一个jar文件，但是当我提交spark作业时它抛出了一个错误。$spark-submit--classWordCount--masterlocal\home/cloudera/workspace/sparksample/target/sparksample-0.0.1-SNAPSHOT.jar我收到以下错误java.lang.ClassNotFoundException:wordCountatjava.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:
我是shell脚本新手。我需要使用shell脚本获取运行和自动匹配计数之间的数据。这样它就可以作为半结构化数据进行处理。请多多指教 最佳答案 使用sed-n'/run/,/Automatic/p'filename.txt|sed'1d;$d'|sed'$d;s///g'-应该清理向上数据(第一行，最后两行，开头有空格)shell脚本-split.sh:#!/bin/bashsed-n'/run/,/Automatic/p'$1|sed'1d;$d'|sed'$d;s///g'如下所示为任何文件运行以在控制台和文件中获取输出:shel
我正在尝试使用ozzie运行示例impala查询。运行shell时出现以下错误Error:E0701:E0701:XMLschemaerror,cvc-complex-type.2.3:Element'shell'cannothavecharacter[children],becausethetype'scontenttypeiselement-only.HDFS中的Workflow.xml ${jobTracker} ${nameNode}mapred.job.queue.na
您好，我的要求是从http://10.3.9.34:9900/messages创建分析，即从http://10.3.9.34:9900/messages并将此数据放在HDFS位置/user/cloudera/flume并使用Tableau或HUEUI从HDFS创建分析报告。我在CDH5.5的spark-shell的scala控制台中尝试使用以下代码，但无法从http链接获取数据importorg.apache.spark.SparkContextvaldataRDD=sc.textFile("http://10.3.9.34:9900/messages")dataRDD.collect
我有ClouderaCDH5.2.2集群和ApacheSpark1.5.0。有什么方法可以使用ApacheSpark2.0和数据集API在此集群应用程序上运行？集群设置最好不要更改。我尝试使用maven-shade-plugin运行内置的JARSpark2.0.0，但它不起作用(NoSuchMethodException)。 最佳答案 如果您想使用Spark2.0.0功能，您的集群应该运行Spark2.0.0。我认为没有解决方法。抛出像NoSuchMethodExeception这样的异常是因为您正在使用的方法或方法的签名已从1.5
我正在尝试使用scala在spark框架中编写一个内联函数，它将接受一个字符串输入，执行一个sql语句并返回一个字符串值valtestfunc:(String=>String)=(arg1:String)=>{valk=sqlContext.sql("""selectc_codefromr_c_tblwherex_nm="something"""")k.head().getString(0)}我正在将此Scala函数注册为UDFvaltestFunc_test=udf(testFunc)我在配置单元表上有一个数据框valdf=sqlContext.table("some_table")
我有一种情况，我必须将数据/文件从PROD复制到UAT(hadoop集群)。为此，我现在正在使用'distcp'。但它需要永远。由于distcp在引擎盖下使用map-reduce，有什么方法可以使用spark使过程更快？就像我们可以将hive执行引擎设置为'TEZ'(以替换map-reduce)，我们是否可以将执行引擎设置为sparkfordistcp？或者是否有任何其他'spark'跨集群复制数据的方法，甚至可能不关心distcp？这是我的第二个问题(假设我们可以将distcp执行引擎设置为spark而不是map-reduce，否则请不要费心回答这个问题):-据我所知，Spark比m
valtemp=sqlContext.sql(s"SELECTA,B,C,(CASEWHEN(D)in(1,2,3)THEN((E)+0.000)/60ELSE0END)ASZfromTEST.TEST_TABLE")valtemp1=temp.map({temp=>((temp.getShort(0),temp.getString(1)),(USAGE_TEMP.getDouble(2),USAGE_TEMP.getDouble(3)))}).reduceByKey((x,y)=>((x._1+y._1),(x._2+y._2)))我希望在scala中完成转换，而不是上面在配置单
