我有一个关于使用Spark处理位于HDFS中的非结构化文件的问题。假设在这种情况下，我们有很多文件位于一个HDFS文件夹中。因此，Spark应用程序将读取该特定HDFS文件夹中的所有文件并对其进行处理。我的问题是，如果我们使用以下代码读取文件并将其放入DataFrame，如果HDFS文件夹包含大量文件并且每个文件都很大，则可能会出现内存不足的问题:df=spark.read.text('/user/tester/datafiles')我们像上面的场景一样处理HDFS文件的最佳实践或方法是什么？是不是我们需要逐个文件循环处理，而不是一次性读取所有文件？谢谢。
我在AWSElasticMapReduce5.3.1中使用spark-shell和Spark2.1.0从Postgres数据库加载数据。loader.load总是失败然后成功。为什么会这样？[hadoop@[SNIP]~]$SPARK_PRINT_LAUNCH_COMMAND=1spark-shell--driver-class-path~/postgresql-42.0.0.jarSparkCommand:/etc/alternatives/jre/bin/java-cp/home/hadoop/postgresql-42.0.0.jar:/usr/lib/spark/conf/:/
假设我有一个spark应用程序并且有两个操作导致两个spark作业。//sparkApplication//SparkJob1....errorCount.saveAsTextFile(errorCountOpPath);//sparkJob2......debugCount.saveAsTextFile(debCountOpPath);现在假设我们使用spark提交命令在Yarn上启动了spark应用程序。作业1成功，作业2失败。现在我想重新运行job2，因为它失败了。当我尝试使用sparksubmit命令在Yarn上重新启动spark应用程序时，job1和job2都被触发了。但我不
我的SPARK程序中的流程如下:Driver-->Hbaseconnectioncreated-->BroadcasttheHbasehandle现在从执行者那里，我们获取这个句柄并尝试写入hbase在驱动程序中，我正在创建HBaseconf对象和连接对象，然后通过JavaSPARK上下文广播它，如下所示:SparkConfsparkConf=JobConfigHelper.getSparkConfig();Configurationconf=newConfiguration();UserGroupInformation.setConfiguration(conf);jsc=newJa
我写了一个spark作业。如下所示:publicclassTestClass{publicstaticvoidmain(String[]args){StringmasterIp=args[0];StringappName=args[1];StringinputFile=args[2];Stringoutput=args[3];SparkConfconf=newSparkConf().setMaster(masterIp).setAppName(appName);JavaSparkContextsparkContext=newJavaSparkContext(conf);JavaRDDr
我是Spark(Scala)的新手，我正在尝试通过sparksubmit运行一个spark应用程序。不幸的是，我遇到了java.lang.ClassNotFoundException异常。这是我的spark提交命令:./spark-submit--class"spark.phoenix.a"--masterlocal--deploy-modeclient/home/ec2-user/phoenix-0.0.1-SNAPSHOT.jar这是我的异常(exception):java.lang.ClassNotFoundException:spark.phoenix.aatjava.net.
我在for循环中使用满足不同条件的不同查询超过1500次来查询缓存的配置单元临时表。我需要在循环内使用unionAll将它们全部合并。但是由于spark跟不上RDD血统，我得到了stackoverflow错误。伪代码:df=[fromahivetable]tableA=[fromahivetable]tableA.registerTempTable("tableA")HiveContext.sql('CACHETABLEtableA')foriinrange(0,2000):if(list[0]['column1']=='xyz'):df1=querysomethingfromtabl
我有7个数据节点和1个名称节点。我们的每个节点都有32Gb的内存和20个内核。所以我将容器内存设置为30Gb，将容器虚拟CPU内核设置为18。然而，只有三个数据节点工作，其余数据节点不工作。下面的代码是我的设置。/opt/spark/bin/spark-submit\--masteryarn\--deploy-modecluster\--driver-memory4g\--driver-cores18\--executor-memory8g\--executor-cores18\--num-executors7\Java代码SQLContextsqlc=newSQLContext(sp
我有一个创建Sparksession的Scala应用程序，并且我已经设置了使用SparkRESTAPI的健康检查。Spark应用程序本身在HadoopYarn上运行。当前通过读取创建Sparksession时生成的Spark日志记录来检索RESTAPIURL。这在大多数情况下都有效，但在我的应用程序中存在一些边缘情况，它不能很好地工作。有谁知道另一种获取此跟踪URL的方法？ 最佳答案 “您可以通过从YARN的配置和应用程序ID中读取yarn.resourcemanager.webapp.address值(它在监听器总线上发送的事件和
我正在尝试使用spark读取hive生成的序列文件。当我尝试访问该文件时，我面临org.apache.spark.SparkException:作业因阶段失败而中止:任务不可序列化:java.io.NotSerializableException:我已经尝试了解决这个问题的方法，比如使类可序列化，但我仍然面临这个问题。我在这里写代码片段，请让我知道我在这里遗漏了什么。是因为BytesWritable数据类型还是其他导致问题的原因。JavaPairRDDfileRDD=javaCtx.sequenceFile("hdfs://path_to_the_file",BytesWritab
