HiveonSpark不使用Map-Join查询View，该View对多个表进行联合。当使用MR引擎进行相同的查询时，使用Map-Join。我尝试按照Cloudera的建议设置各种Spark设置-https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-13-x/topics/admin_hos_oview.html#dpp_in_hos我使用的View是一些表的简单联合，这些表都具有相同的结构并已分区。View是这样创建的:createviewmyViewasselect*fromtbl1unionallselect*fromtbl2un
现在，我遇到了以下issueexactly.具体来说，spark-submit正在尝试连接到位置0.0.0.0/0.0.0.0的yarn.resourcemanager。我已经检查了上面堆栈溢出线程中描述的所有日志。他们似乎都是正确的。我还在spark配置目录顶部的默认设置文件中添加了yarn.resourcemanager.address=...行，导出了YARN_CONF_DIR和所有该线程上列出的其他修复程序。在评分最高的答案的评论底部，一位评论员指出，如果上述修复均无效，则spark未使用正确的配置。此时，我很确定我的spark安装没有使用正确的配置(我没有安装它)。如何确定s
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭8年前。Improvethisquestion我问的问题被标记为过于宽泛。经过更多搜索后，我的基础知识更加清晰。所以希望我现在会更加具体。基本上我试图运行在eclipse上而不是在终端上给出的示例。我的第一个疑问已经得到正确回答。使用setMaster("本地")。我运行了示例，它非常正确地显示了输出。现在，如果我将其更改为setMaster("yarn-client")，它现在连接到yarn，还提交作业然后运行它，但最后我得到classnotfou
我尝试构建一个简单的Java程序:JavaWordCountforspark-1.1.0。Igetthiserror:BuildingJavaWordCount1.0-SNAPSHOT[INFO]------------------------------------------------------------------------[INFO]------------------------------------------------------------------------[INFO]BUILDFAILURE[INFO]------------------------
spark如何处理并发查询？我已经阅读了一些关于spark和底层RDD的内容，但我无法理解如何处理并发查询？例如，如果我运行一个将数据加载到内存中的查询，并且消耗了整个可用内存，同时其他人运行一个涉及另一组数据的查询，那么spark将如何为两个查询分配内存？如果考虑优先级，还会产生什么影响。运行大量并行查询也会导致机器挂起吗？ 最佳答案 首先，Spark占用的内存(RAM)不会超过阈值限制。Spark尝试将默认内存分配给每个作业。如果新作业的内存不足，它会尝试将LeastRecentlyUsed(LRU)RDD的内存内容溢出到磁盘，
我刚刚开始使用Hadoop。我看到Spark是一个号称比MapReduce更快的执行引擎，所以我想尝试一下。据我了解，MapReduce也是一个执行引擎。那么为什么Spark可以选择下载为Mapreduce4.x构建的Spark？我的意思是我不明白这2个如何放在同一个堆栈中？如有任何帮助，我们将不胜感激!谢谢! 最佳答案 whydoesSparkhasanoptiontodownloadSparkbuiltforMapreduce4.x?事实并非如此。它可以选择下载为MapR4.x构建的spark。MapRiscompany开发Ha
假设我有NewHadoopRDD，其中一个拆分在计算期间失败了。有了本地运行者，我很容易看到这个过程的所有阶段。我看到任务失败，但调度程序开始下一个任务，并且仅在此通知任务失败之后。15/02/1920:58:58INFOscheduler.TaskSetManager:Startingtask1.0instage0.0(TID1,localhost,PROCESS_LOCAL,1347bytes)15/02/1920:58:58INFOexecutor.Executor:Runningtask1.0instage0.0(TID1)15/02/1920:58:58WARNschedul
fair-scheduler是否支持基于应用类型的队列分配？就像所有SPARK作业都在Spark_Queue下，而MR作业在MR_Queue下一样。 最佳答案 提交/运行Spark作业时，您可以将YARN队列指定为--queue命令行参数、spark.yarn.queueSpark配置参数或SPARK_YARN_QUEUE环境变量。 关于hadoop-我们可以根据类型(MR、SPARK)将hadoop应用程序分配到公平调度程序队列中吗？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问
我在mapr集群上安装了全新的spark1.2.1，在测试它时我发现它在本地模式下运行良好，但在yarn模式下它似乎无法访问变量，如果广播也是如此。准确的说是下面的测试代码importorg.apache.spark.SparkContextimportorg.apache.spark.SparkContext._importorg.apache.spark.SparkConfobjectJustSparkextendsApp{valconf=neworg.apache.spark.SparkConf().setAppName("SimpleApplication")valsc=new
在Spark中，我们可以使用textFile将文件加载到行中，并尝试对这些行进行如下操作。vallines=sc.textFile("xxx")valcounts=lines.filter(line=>lines.contains("a")).count()但是，在我的情况下，我想将文件加载到block中，因为文件和block中的数据如下所示。block将在文件中用空行分隔。user:111book:222comments:likeit!因此，我希望textFile函数或任何其他解决方案可以帮助我加载带有block的文件，这可以通过以下方式实现。valblocks=sc.textFil
