我正在开发一个应用程序，我从hadoop读取一个文件，处理并将数据存储回hadoop。我很困惑什么应该是正确的hdfs文件路径格式。从sparkshell读取hdfs文件时，如valfile=sc.textFile("hdfs:///datastore/events.txt")它工作正常，我能够阅读它。但是当我将jar加到包含相同代码集的yarn时，它给出了错误提示org.apache.hadoop.HadoopIllegalArgumentException:Uriwithoutauthority:hdfs:/datastore/events.txt当我将名称节点ip添加为hdfs:
使用SparkStreaming读取和处理来自Kafka的消息并写入HDFS-Hive。由于我希望避免创建许多垃圾文件系统的小文件，我想知道是否有办法确保最小文件大小和/或强制文件中输出行数最少的能力，除了超时。谢谢。 最佳答案 据我所知，无法控制输出文件中的行数。但是您可以控制输出文件的数量。控制它并考虑您的数据集大小可能会帮助您满足您的需求，因为您可以计算输出中每个文件的大小。您可以使用coalesce和repartition命令执行此操作:df.coalesce(2).write(...)df.repartition(2).w
我有启用了Kerberos和SSL的SOLR6集群。当我使用带有CloudSolrClient的测试客户端连接到它时，它工作正常。但是在spark作业驱动程序中运行相同的代码时，我得到以下校验和失败错误。我检查了所有提到的与校验和相关的问题，例如反向dns查找和添加javaunlimitedjar，所有yarn节点中的一切看起来都是正确的。我还可以验证它们是否正确，因为我的普通Java客户端能够从所有服务器进行查询。Causedby:org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrClient$RemoteSolrException:Errorfro
TL;DR:在SparkStandalone集群中，客户端和集群部署模式有何区别？如何设置我的应用程序要运行的模式？我们有一个包含三台机器的SparkStandalone集群，它们都装有Spark1.6.1:一台主机，也是我们使用spark-submit运行我们的应用程序的地方2台相同的worker机器来自SparkDocumentation，我读到:(...)Forstandaloneclusters,Sparkcurrentlysupportstwodeploymodes.Inclientmode,thedriverislaunchedinthesameprocessasthecl
我们正在使用命令/home/ubuntu/spark/bin/spark-submit--masteryarn--deploy-modecluster--class"SimpleApp"/home/ubuntu/spark/examples/src/main/scala/sbt/target/scala-2.11/teste_2.11-1.0.jar运行下面的脚本importorg.apache.spark.sql.SQLContextimportorg.apache.spark.sql._importorg.apache.spark.sql.types._importorg.apac
想要将spark数据帧写入现有的parquethive表。我可以使用df.write.mode("append").insertIto("myexistinghivetable")来完成，但是如果我检查文件系统，我可以看到spark文件以.c000扩展名登陆.那些文件是什么意思？以及如何将dataframe写入parquethive表。 最佳答案 我们可以使用df.write.partitionBy("mypartitioncols").format("parquet").mode(SaveMode.Append).saveAsTa
我正在尝试从我们公司的远程服务器的Hive获取数据。我使用Anaconda3(Windows64位)，我的Hadoop在Ambari上运行。我试过做这些......importfindsparkfindspark.init()frompysparkimportSparkContext,SparkConffrompyspark.sqlimportHiveContext,SparkSessionsparkSession=(SparkSession.builder.appName('example-pyspark-read-from-hive').config("hive.metastore
我的MongoDB和Spark在Zeppelin上运行，它们共享相同的HDFS。MongoDB生成一个存储在同一个HDFS中的.wt数据库。我想将MongoDB生成的数据库集合从HDFS加载到SparkDataFrame中。是否可以将数据库直接从HDFS作为DataFrame加载到spark中？还是我需要使用MongoDBSpark连接器？ 最佳答案 我不建议阅读或修改内部WiredTigerStorageEngine's*.wt文件。首先，这些内部文件可能会在没有通知的情况下更改(不是面向公众的API)，而且对这些文件的任何意外修
当我使用1GB数据集运行解析代码时，它完成时没有任何错误。但是，当我一次尝试25GB的数据时，出现以下错误。我试图了解如何避免以下失败。很高兴听到任何建议或想法。不同的错误，org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException:Missinganoutputlocationforshuffle0org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException:Failedtoconnecttoip-xxxxxxxxorg.apache.spark.shuffle.FetchFailedException:E
将我的数据(假设是表)传输到HDFS后，我不知道我的数据是如何复制的(哪一部分转到哪个机器(节点))。因此，有人说运行SparkSQL查询可以提示我的数据存在偏差。但是我怎么知道我的数据是倾斜的，所以我可以提示spark？ 最佳答案 这实际上取决于您的数据质量以及您希望如何使用这些数据。此外，取决于您的Spark如何实现算法。基本上，您可以使用SQL使某些查询选择其中一列作为键，例如user_name。id等等，看有没有大的差异，组成一个组。Forexampleifhavesuchcaseselectcount(distinct(u
