您好，我正在使用Sparkjavaapi从配置单元获取数据。此代码在hadoop单节点集群中工作。但是当我尝试在hadoop多节点集群中使用它时，它会抛出错误org.apache.spark.SparkException:Detectedyarn-clustermode,butisn'trunningonacluster.DeploymenttoYARNisnotsupporteddirectlybySparkContext.Pleaseusespark-submit.注意:对于单节点，我使用master作为本地，对于多节点，我使用yarn-cluster。这是我的java代码Spar
我知道spark进行内存计算并且比MapReduce快得多。我想知道spark对于sayrecords我在后端使用MapReduce的hive中进行数据质量检查。每个文件大约需要8分钟，这对我来说很糟糕。spark会给我更好的表现吗？比方说2-3分钟？我知道我必须做一个基准测试，但在我真正开始使用Spark之前，我试图了解这里的基础知识。我记得第一次创建RDD是一项开销，因为我必须为每个传入的文件创建一个新的RDD，这会花费我一些钱。我很困惑哪种方法对我来说是最好的方法-spark、drill、storm还是Mapreduce本身？ 最佳答案
我对Spark有相当多的经验。但是，我是第一次学习Sparkstreaming，发现它很难理解。很难理解应用程序的流程。例如，对于下面网站给出的例子http://ampcamp.berkeley.edu/3/exercises/realtime-processing-with-spark-streaming.html第3部分的代码。进一步的练习，我们有valwords=statuses.flatMap(status=>status.split(""))valhashtags=words.filter(word=>word.startsWith("#"))valcounts=hashta
我们尝试将一个简单的SparkPI示例提交到SparkonYarn。bat写法如下:./bin/spark-submit--classorg.apache.spark.examples.SparkPi--masteryarn-cluster--num-executors3--driver-memory4g--executor-memory1g--executor-cores1.\examples\target\spark-examples_2.10-1.4.0.jar10pause我们的HDFS和Yarn运行良好。我们正在使用Hadoop2.7.0和Spark1.4.1。我们只有1个节
请有人帮助我，我正在尝试在HaoopYarn上安装spark，但出现此错误:org.apache.spark.SparkException:Yarnapplicationhasalreadyended!Itmighthavebeenkilledorunabletolaunchapplicationmaster.atorg.apache.spark.scheduler.cluster.YarnClientSchedulerBackend.waitForApplication(YarnClientSchedulerBackend.scala:113)atorg.apache.spark.s
我想知道将Spark应用程序连接到PivotalHD(一种Hadoop实现)的方法。使用Spark连接到它的最佳方式是什么？valjdbcDataFrame=sqlContext.read.format("jdbc").options(Map("url"->"jdbc:postgresql:dbserver","dbtable"->"schema.tablename")).load() 最佳答案 我看到您的问题已被编辑，但我会尽力回答您的所有问题。PivotalHD(以前称为GreenplumHD)是一个Hadoop发行版，因此您应
据我所知，spark尝试通过网络将数据发送到另一个节点的内存缓冲区，如果它不适合内存则溢出到磁盘，为什么spark不能从任何节点可以写入的地方写入HDFS读？ 最佳答案 将其写入磁盘的传输速度要慢得多。最重要的是，您保证会产生在感兴趣的节点之间同步磁盘访问的开销。 关于hadoop-为什么Spark选择在shuffle阶段通过网络发送数据而不是写入HDFS上的某个位置？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackover
在我的hiveonspark作业中，出现此错误:org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException:缺少shuffle0的输出位置感谢您的回答(WhydoSparkjobsfailwithorg.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException:Missinganoutputlocationforshuffle0inspeculationmode?)，我知道这可能是我的hiveonspark作业有同样的问题由于hive将sql转换为hiveonspark作业，我不知道如何在hive
我正在尝试将ApacheSparkPi示例从Eclipse部署到HadoopYARN。我正在使用3个带有Linux的虚拟机运行自己的集群。集群中的Hadoop版本为2.7.2，Spark为1.6.0，并预构建了Hadoop2.6.0及更高版本。我能够从节点运行Pi示例，但是当我想从Windows上的eclipse(yarn集群模式)运行javaPi示例时，出现如下所示的错误。我发现有几个线程出现此错误，但其中大部分是针对带有一些额外变量的cloudera或hortonwork，或者没有解决我的问题。我还尝试了YARN客户端模式，结果相同。有人可以帮助我吗？Eclipse控制台输出:16
我有一个在yarn上运行的spark作业，它处理大约150gb的数据集，并进行多次随机播放操作，最后将数据存储到hbase中。它在saveAsHadoopDataset处一直失败基本上，多个执行程序在报告高GCActivity后在此阶段失败。但是，执行程序日志、驱动程序日志或节点管理器日志均未指示任何OutOfMemory错误或GCOverheadExceeded错误或超出内存限制错误。我在sparkui中也没有看到执行器失败的任何其他原因。valhConf=HBaseConfiguration.createhConf.setInt("hbase.client.scanner.cach
