我已经使用Spark部署了一个AmazonEC2集群，如下所示:~/spark-ec2-kspark-i~/.ssh/spark.pem-s2--region=eu-west-1--spark-version=1.3.1launchspark-cluster我先将我需要的文件复制到master，然后从master复制到HDFS，使用:ephemeral-hdfs/bin/hadoopfs-put~/ANTICOR_2_10000.txt~/user/root/ANTICOR_2_10000.txt我有一个我想运行的jar，它是用JDK8编译的(我使用了很多Java8特性)所以我用scp
所以我试图在通过Oozie工作流启动的Yarn-cluster模式下运行Spark作业，但遇到了以下错误(下面的相关堆栈跟踪)java.sql.SQLException:ERROR103(08004):Unabletoestablishconnection.atorg.apache.phoenix.exception.SQLExceptionCode$Factory$1.newException(SQLExceptionCode.java:388)atorg.apache.phoenix.exception.SQLExceptionInfo.buildException(SQLExce
似乎没有适当的资源或文档或书籍可用于访问HBase表，就像我们为HIVe所做的那样，我正在创建Hbase配置和扫描并尝试Put但缺少一些链接如何做到这一点(只是从论坛复制和粘贴和github但无法理解)，任何人都可以发布端到端代码来详细检索和更新Hbase表吗？？或推荐从spark访问的任何Hbase书籍/博客 最佳答案 你可以引用下面的问题:HowtoreadfromhbaseusingSpark还可以使用以下库来编写数据:SparkHBaseconnector它有一个很好的关于读取和写入数据到Hbase的文档，而且如果你擅长SQ
我使用Spark中的MLIB库对大小为8G和700万行的数据运行了SVM算法。我在单个节点上以独立模式运行Spark。我使用/usr/bin/time-v来捕获有关作业的数据。我得到了峰值内存利用率和%CPU时间等等。我得到的CPU使用率百分比仅为6%。我在程序运行的同时监视TOP一段时间，我可以看到超过100%几乎始终如一地被使用。我现在很困惑，为什么/usr/bin/time只显示了6%？更多细节-我的机器是16G，我运行的程序消耗了13.88G。程序执行时间为2.1小时。任何见解，任何人？ 最佳答案 我发现了问题。因此，usr
我正在尝试在CDH5.7集群上设置oozie。我已经按照cloudera文档中的步骤安装和配置了所有内容。最后，我提取了oozie-examples.tar.gz，将其放入hdfs并尝试运行一些示例。MR示例运行良好，但sparkone失败并出现以下错误:Resourcehdfs://cluster/user/hdfs/.sparkStaging/application_1462195303197_0009/oozie-examples.jarchangedonsrcfilesystem(expected1462196523983,was1462196524951我用来运行示例的命令是
我正在计划一个新的Spark集群。我的问题是我需要在所有数据节点上安装sparkworker节点吗？比如我有50个数据节点，我只安装了10个sparkworker节点，合理吗？谢谢! 最佳答案 是的，您需要在所有节点上安装sparkworker，因为默认情况下您无法预测将使用哪个节点。请找thislink用于多节点spark安装 关于hadoop-我们需要在所有数据节点上安装sparkworker节点吗？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我正在尝试运行spark-terasort使用spark-1.6.1-bin-hadoop1(hadoop1.X的预构建包)。当我尝试运行spark时:./bin/spark-submit--classcom.github.ehiggs.spark.terasort.TeraGen~/spark-terasort/target/spark-terasort-1.0-jar-with-dependencies.jar100Ghdfs:///input_terasort我得到错误:Exceptioninthread"main"java.lang.IncompatibleClassChang
理解不同版本的Spark和hadoop之间的版本兼容性令人困惑。Hadoop和Hive也是如此。是否有任何表格可以根据它知道哪个版本与另一个版本兼容？ 最佳答案 @cricket_007分享的兼容性图表http://hortonworks.com/wp-content/uploads/2016/03/asparagus-chart-hdp24.png 关于hadoop-有Spark、hadoop、hive的兼容映射吗，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
以下代码用于获取模型。我面临的问题是将集群编号映射回客户ID。这是因为，我的模型是在标准化数据上训练的，但带有客户ID的数据包含未标准化的数据。我不知道如何映射回去。importorg.apache.spark.SparkContext._importorg.apache.spark.mllib.clustering.{KMeans,KMeansModel}importorg.apache.spark.mllib.linalg.Vectorsimportscala.collection.mutable.ArrayBufferimportorg.apache.spark.mllib.fe
是否有硬件系统、cpu内核及其相关内存的数量到spark-submit可调参数的映射/转换:执行器内存执行器核心执行者数该应用程序肯定与这些可调参数有关，但我正在寻找“基本经验法则”Apachespark以集群模式在带有hdfs的yarn上运行。并非spark/hadoopyarn集群中的所有硬件系统都具有相同数量的cpu内核或RAM。 最佳答案 没有经验法则，但经过考虑堆外内存正在运行的应用程序和其他hadoop守护进程的数量资源经理需求HDFS接口(interface)等等您可以导出合适的配置。请检查这个url
