我的目标是将大型Rdata.frame加载到Spark中。data.frame的大小是500万。各种类型的行和7列。一旦加载到R中，这个data.frame占用大约。200MB内存。但是，当我尝试使用as.DataFrame()函数将其加载到Spark中时，Rsession永远被占用，它已经运行了1小时，我不得不取消该操作。详情如下:我正在创建以下数据集以在此示例中使用:n=5e6#setsamplesized上面创建了一个示例data.frame大小，大约200mb:paste0("size:",round(as.numeric(object.size(d))/1000000,1),
我正在使用Spark和ElasticSearch，但找不到如何将Spark2.X与ElasticSearch2.x结合使用。ElasticSearchSpark库仅支持ES2.X的Spark1.6并支持ES5.alpha的Spark2你用什么把Spark连接到ElasticSearch？ 最佳答案 请看这个。ApacheSparksupportApacheSpark是一种不依赖于Map/Reduce本身的计算框架，但它确实与Hadoop集成，主要是与HDFS集成。elasticsearch-hadoop允许以两种方式在Spark中使
我很难理解RDD分区和HDFS输入拆分之间的区别。因此，基本上当您提交Spark应用程序时:当Spark应用程序想要从HDFS读取时，HDFS上的该文件将具有输入拆分(假设每个64MB，并且这些输入拆分中的每一个都存在于不同的数据节点上)。现在假设Spark应用程序想要使用(sc.textFile(PATH_IN_HDFS))从HDFS加载该文件。该文件大约256MB，有4个输入拆分，其中2个拆分在数据节点1上，另外2个拆分在数据节点2上。现在，当Spark将这256MB加载到它的RDD抽象中时，它是否会将每个输入拆分(64mb)加载到4个独立的RDD中(你将在数据节点1和其他两个RD
我有两个DataFrame，每个都保存在一个parquet文件中。我需要通过唯一的增量“id”列加入这两个DF。我可以在id列上创建索引以便他们可以更快地加入吗？这是代码//FirstDFwhichcontainafewthousandsitemsvaldfExamples=sqlContext.parquetFile("file:///c:/temp/docVectors.parquet")//SecondDFwhichcontains10millionitemsvaldfDocVectors=sqlContext.parquetFile(docVectorsParquet)//Da
我已经开始在我的Eclipse上使用Spark2.0，方法是制作一个maven项目并获取所有最新的依赖项。我能够毫无问题地运行配置单元查询。我担心的是Spark为hive创建了另一个仓库，并没有使用我想要的数据仓库。所以我服务器上的所有配置单元表，我都无法将这些配置单元表读取到我的Spark数据集中并进行任何转换。我只能创建和处理新表，但我想在配置单元中读取我的表。我的hive-site.xml:-javax.jdo.option.ConnectionURLjdbc:mysql://localhost/metastore?createDatabaseIfNotExist=truemet
我想做的是让执行器在启动时(即在开始执行任何任务之前)启动一个程序，例如分析工具。通过这种方式，可以监视诸如执行程序的CPU使用率之类的事情。Spark是否提供这样的钩子(Hook)/回调？我用过SparkListener，但那是驱动端用的。我们对执行者有类似的东西吗？ 最佳答案 这应该可以满足您的要求。http://spark.apache.org/developer-tools.html#profiling设置yourkit以与驱动程序和从属程序(执行程序)一起工作。除非您告诉它，否则它不会开始分析。连接到master或slav
我有两个数据集名称dataset1和dataset2和dataset1就像empidempame101john102kevin和dataset2就像empidempmarksempaddress10175LA10269NYdataset2将非常庞大，我需要对这两个数据集进行一些操作，并需要从以上两个dataset中获取结果。据我所知，现在我有两种选择来处理这些数据集:1.将dataset1(较小的数据集)存储为hivelookuptable，并通过Spark处理它们2.通过使用SparkBroadcastVariables，我们可以处理这些数据集。任何人请告诉我哪个是更好的选择。
我使用sc.hadoopConfiguration.set来设置配置。我如何转储这些配置？在控制台上打印它们或将它们转储到文件中 最佳答案 您可以将hadoop配置转储到xml文件(我假设您使用的是Scala)valout=newFileOutputStream("conf.xml")sc.hadoopConfiguration.writeXml(out) 关于hadoop-在Spark中转储hadoop配置，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我有一个关于以集群模式在YARN上运行的ApacheSpark的问题。根据thisthread,Spark本身不必安装在集群中的每个(工作)节点上。我的问题出在SparkExecutors上:一般来说，YARN或者资源管理器应该决定资源分配。因此，SparkExecutors可以在集群中的任何(工作)节点上随机启动。但是，如果没有在任何(工作)节点上安装Spark，YARN如何启动SparkExecutors？ 最佳答案 在高层次上，当Spark应用程序在YARN上启动时，ApplicationMaster(Spark特定)将在其中
大家好，新年快乐；)!我正在使用ApacheSpark、HDFS和Elastichsearch构建一个lambda架构。在下图中，这是我正在尝试做的事情:到目前为止，我已经用java为我的spark流和spark应用程序编写了源代码。我在spark文档中读到spark可以在Mesos或YARNclutser中运行。如图所示，我已经有一个hadoop集群。是否可以在同一个hadoop集群中运行我的sparkstreaming和spark应用程序？如果是，是否有任何特定的配置要做(例如节点数、RAM...)。或者我是否必须添加专门用于Spark流的hadoop集群？我希望我的解释很清楚。亚
