我有spark2.4.0和Hadoop3.1.1。根据HadoopDocumentation，为了使用新的Magic提交器，它允许将parquet文件一致地写入S3，我在conf/spark-default.conf中设置了这些值:spark.sql.sources.commitProtocolClasscom.hortonworks.spark.cloud.commit.PathOutputCommitProtocolspark.sql.parquet.output.committer.classorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.Bindi
在我的代码的某个时刻，我有两个不同类型的数据集。我需要一个数据来过滤另一个数据。假设没有办法从此时开始更改代码，有没有办法在不从report2Ds收集所有数据并在Spark函数中使用它的情况下执行我在下面的评论中描述的内容？Datasetreport1Ds...Datasetreport2Ds...report1Ds.map((MapFunction)report->{Stringcompany=report.getCompany();//getdatafromreport2Dswherereport2.getEmployeer().equals(company);},kryo(Rep
我想知道什么时候可以安全地从集群中的机器上删除节点。我的假设是，如果机器没有任何容器，并且它不存储任何有用的数据，那么移除机器可能是安全的。通过https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerRest.html的API，我们可以做到GEThttp:///ws/v1/cluster/nodes获取每个节点的信息如/default-rackRUNNINGhost1.domain.com:54158host1.domain.comhost1.domain.com:804214
我在Spark(执行引擎)上设置了Hive(v2.3.4)。这将启动一个spark应用程序/执行程序:selectcount(*)froms.twhereh_code='KGD78'andh_no='265'为什么这不启动spark应用程序/执行程序:select*froms.twhereh_code='KGD78'andh_no='265' 最佳答案 这-第二种情况-是由于不太知名的"hive.fetch.task.conversion"参数。根据设置方式，Hive可以启动单个“获取任务”，而不是MapReduce作业，即使使用过
我在Hive上有一个表，其中包含920649653条记录。我想将该表插入到MS-SQL中。我使用azure-sqldb-spark图书馆。spark2-shell--master=yarn--jarsazure-sqldb-spark-1.0.2-jar-with-dependencies.jarimportcom.microsoft.azure.sqldb.spark.bulkcopy.BulkCopyMetadataimportcom.microsoft.azure.sqldb.spark.config.Configimportcom.microsoft.azure.sqldb.s
当输入中不存在文件时，我试图在过去10天内从s3获取最新文件。问题是路径包含日期。我的路径是这样的:valpath="s3://bucket-info/folder1/folder2"valdate="2019/04/12"##YYYY/MM/DD我正在做这个=valupdate_path=path+"/"+date//thiswillbecomes3://bucket-info/folder1/folder2/2019/04/12deffileExist(path:String,sc:SparkContext):Boolean=FileSystem.get(getS3OrFileUr
我熟悉SQL(尤其是postgres)和VBA，但在Apachespark方面，我是一个新手，但它似乎比使用SQL更快地运行和返回查询结果？截至目前，在我的日常工作中，我通过OLEDB(其他人使用ODBC等)将我的ExcelVBA与Postgresql连接，所以每当我需要检索来自DB的东西，我可以通过设置连接并在VBA中编写SQL字符串，然后将输出转储到所需的工作表和单元格中来轻松实现。但缺点是速度，随着我的数据越来越大，当我需要运行复杂的SQL查询来进行复杂的计算或关系时，需要等待很长时间才能得到结果。除了升级托管DB的服务器外，我听说Spark/Hadoop是加速任务的解决方案？通
Spark2.4.2可以用作AmazonEMR上的Hive2.3.4的执行引擎吗？我已通过以下命令将jar文件与配置单元(scala-library、spark-core、spark-common-network)链接起来:cd$HIVE_HOME/libln-s$SPARK_HOME/jars/spark-network-common_2.11-2.4.2.jarln-s$SPARK_HOME/jars/spark-core_2.11-2.4.2.jarln-s$SPARK_HOME/jars/scala-library-2.11.12.jar在hive-site.xml中添加了以下
我目前正在尝试仅执行从Hive到ElasticSearch的“SELECT*FROMtable”。我正在使用clouderaCDH6.0.1。我已经在我的配置单元路径中添加了elasticsearch-hadoop-hive-7.1.1jar。我有ElasticSearch7.1.1cloudera堆栈和Elastic运行在派生服务器中，但在同一网络中。CREATEEXTERNALTABLEctrl_rater_resumen_lla_es(fecha_registrostring,direccionstring,linea_b_codigo_prestadorastring,line
我想像这样通过Spark执行SQL。sparkSession.sql("select*fromtable")但我想在执行前对表进行分区检查，避免全扫描。如果表是分区表，我的程序会强制用户添加分区过滤器。如果没有，可以运行。所以我的问题是如何知道一个表是否是分区表？我的想法是从Metastore读取信息。但是如何获取Metastore是我遇到的另一个问题。有人可以帮忙吗？ 最佳答案 假设您的真正目标是限制无界查询的执行，我认为获取查询的执行计划并查看其FileScan/HiveTableScan叶节点会更容易查看是否正在应用任何分区过
