这个问题在这里已经有了答案:SparkreadfilefromS3usingsc.textFile("s3n://...)(14个答案)关闭4年前。我正在尝试访问s3://路径spark.read.parquet("s3://")我得到了这个错误Py4JJavaError:Anerroroccurredwhilecallingo31.parquet.:java.io.IOException:NoFileSystemforscheme:s3但是，运行以下行hadoopfs-ls有效...所以我猜这可能是hadoop和spark之间的配置问题如何解决？编辑阅读建议的答案后，我尝试将硬编码的
我有一个Spark作业，它读取一些时间序列数据并使用HBASE客户端API将其推送到HBASE。我正在执行这个Spark作业在10节点集群上。首先说，当spark启动时，它选择machine1、machine2、machine3作为它的执行者。现在，当作业向HBASE插入一行时。以下是我对其功能的理解。基于行键，将选择一个特定区域(来自META)，该行将被推送到该RegionServer的memstore和WAL，一旦memestore已满，它将被刷新到磁盘。现在如果假设一个特定的行正在由machine2上的执行程序处理，而处理要向其进行放置的区域的区域服务器在machine6上。数据
我有以下从HDFS读取JSON文件并使用Spark将其输出为HIVEView的Java代码。packageorg.apache.spark.examples.sql.hive;importjava.io.File;importjava.io.Serializable;importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;importorg.apache.spark.api.java.function.MapFunction;importorg.apache.spark.sql.Dataset;importorg.apache.spark.sql.
我有一个要求，对大量数据进行分区并将其插入到Hive中。为了绑定(bind)这些数据，我使用了DF.Coalesce(10)。现在我想将这个分区数据绑定(bind)到单个目录，如果我使用DF.Coalesce(1)性能会降低吗？或者我有任何其他流程可以这样做吗？ 最佳答案 据我了解，您正在尝试确保每个分区的文件数较少。因此，通过使用coalesce(10)，每个分区最多可获得10个文件。我会建议使用repartition($"COL")，这里COL是用于分区数据的列。这将确保您的“巨大”数据根据HIVE中使用的分区列进行拆分。df.
我知道这听起来可能很傻，但是有什么方法可以从当前位于集群从属内存中的文件创建RDD吗？我知道要创建一个RDD，我们必须指定存储文件的路径/hdfs路径。但我很好奇我是否可以在Javaapplications之间复制对象并以相同的名称将对象直接放入奴隶的内存中，有没有办法用这些文件创建RDD和/或以分布式方式工作？提前致谢! 最佳答案 简短的回答是否定的。“奴隶”根本不参与计算。只负责资源管理部分。另一方面，worker本身并不存在。它们与应用程序相关联，因此在它之外没有“当前状态”。您可以做的是创建虚拟RDD并在对它们调用函数时加载
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
