在我的本地机器上，我安装了scala、spark、hadoop。我已经使用spark和maven完成了一个字数统计示例程序。现在我必须使用spark在Hadoop上做这些事情？我怎样才能做到这一点？？ 最佳答案 Here您可以找到有关如何在YARN上运行Spark的文档。这意味着Spark将使用与Hadoop发行版相同的资源管理器。相反，如果您只是想使用通过HDFS存储的文件运行Spark，那么您可以简单地以独立模式运行Spark并指定文件的hdfs://URL他必须处理。在这种情况下，您只需将Sparkmaster设置为local
重新启动SparkHistoryServer后，它无法启动，我们正在使用CDH5.3.1和Spark1.2我检查了SparkHistoryServer的日志，发现以下消息:2015-05-2111:38:03,790WARNorg.apache.spark.scheduler.ReplayListenerBus:Logpathprovidedcontainsnologfiles.2015-05-2111:38:52,319INFOorg.apache.spark.deploy.history.HistoryServer:Registeredsignalhandlersfor[TERM,
我正在尝试使用Hadoop2.4和Spark1.3.1在EMR(AMI3.6)上运行一些简单的作业。我在没有引导脚本的情况下手动安装了Spark。目前我正在尝试读取和处理来自S3的数据，但似乎我在我的类路径中丢失了无数的jar。在spark-shell上运行命令。启动shell使用:spark-shell--jarsjar1.jar,jar2.jar...在shell上运行的命令:vallines=sc.textFile("s3://folder/file.gz")lines.collect()错误总是类似于:“找不到类xyz”。找到所需的jar并将其添加到类路径后，我将再次收到此错误
我在Spark中遇到数据局部性问题。我想知道我是否有可能告诉Spark应该如何在节点上对数据进行分区。比如我在HDFS上有一个文件，我想获取一个RDD。我想根据此数据的特定属性(例如，根据此数据最后一列的值)对该数据进行分区。提前致谢 最佳答案 这种行为由您正在创建的RDD子类控制，在您的示例中是Haddoop或NewHadoopRDD，具体取决于您使用的是哪种HadoopAPI。在每个RDD子类中，您可以覆盖getPreferedLocations方法，该方法说明每个分区的计算位置。正如@user52045所说，您可以实现自定义分
我正在做一个涉及使用HDFS进行存储和使用ApacheSpark进行计算的项目。我在HDFS中有一个目录，其中有几个相同深度的文本文件。我想使用Spark处理所有这些文件，并将它们相应的结果存储回HDFS，每个输入文件有1个输出文件。例如-假设我有一个目录，其中包含1000个相同深度的文本文件。我正在使用通配符读取所有这些文件sc.wholeTextFiles(hdfs://localhost:9000/home/akshat/files/*.txt)然后我使用Spark处理它们并获得相应的RDD并使用保存它result.saveAsTextFile("hdfs://localhost
我有一个RDD:JavaPairRDDmyRDD这是通过newAPIHadoopRDD方法创建的。我有一个现有的map功能，我想以Spark方式实现它:LongWritableone=newLongWritable(1L);protectedvoidmap(Longkey,ViewRecordviewRecord,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringurl=viewRecord.getUrl();longday=viewRecord.getDay();tuple.getKey().set(url);tu
我使用ApacheSpark来查找以太网通信中的模式/攻击。我担心Spark发送到YARN/Hadoop执行节点的数据量。我在我的map函数中使用了Scapy(见下面的代码)。如果它没有安装在执行节点上，Spark会把整个模块发送给它们吗？或者在这种情况下任务不会被执行？还是以失败告终？有什么办法可以控制这种行为吗？如果我的map函数访问任何全局对象会发生什么？元素是否运送给worker？或者有某种错误/意外行为？这是一个示例代码:#!/usr/bin/pythonfrompysparkimportSparkContext,SparkConfdefExtractIP(rawEther)
我想在Spark作业中使用Kryo序列化。publicclassSerializeTest{publicstaticclassTotoimplementsSerializable{privatestaticfinallongserialVersionUID=6369241181075151871L;privateStringa;publicStringgetA(){returna;}publicvoidsetA(Stringa){this.a=a;}}privatestaticfinalPairFunctionWRITABLE_CONVERTOR=newPairFunction(){p
我正在使用scala在Spark中执行ETL过程。原始日志文件包含两列名称和年龄。我的ETL过程读取并验证原始日志并生成另外两列，即标志和验证消息。标志列指定行是否有效。(如果行有效=1否则为0)验证列指定行无效的原因。例。原始日志文件RAM,35SAM,45JAM,ww这里最后一行无效所以我的最终输出将是RAM,35,1,""SAM,45,1,""JAM,ww,0,"invalidage"我的scala代码是importsqlContext._valpeople=sc.textFile("hdfs://..../rawT.csv").map(_.split(","))valbase_
我们有一个早期构建在Hadoop上的数据管道。但现在我们正在尝试将我们的一些应用程序移植到Spark。在我们的数据管道中，我们使用序列文件作为每个阶段的OP，并将其传递到下一阶段。因此，已经为Hadoop编写了自定义类，它们实现了可写接口(interface)来存储这些数据。如果我试图通过创建该类的对象并将其保存为序列文件来在Spark中使用它，我会收到类似这样的错误Text/IntWritable或任何其他不可序列化的可写类。有什么方法可以使用这些自定义类将序列文件保存在Spark中。该类已经存在于Java中，我不想修改它们示例示例publicclassAbcimplementsWr
