我们正在运行一个spark流应用程序，它有批处理排队..但它没有使用为其配置的所有执行程序..它被配置为使用24个执行器，但实际上它只使用了16并且批处理正在排队我们怎样才能让它使用所有24个执行器而不让它排队批处理 最佳答案 it'sconfiguredtouse24executorsbutactuallyit'sonlyusing16您的作业期望分配给它24个容器/执行器，但它只收到16个。这可能是由于以下原因:集群未配置为提供预期数量的资源资源可以是由底层集群管理器(yarn/mesos)配置的内存或vcores。您可以通过检
我正在尝试将文件从HDFS读取到Spark中并对其执行一些数据处理。最初，我使用Sqoop将文件从MySQL数据库传输到Spark。SQL数据库表具有三列-movieid、title和genres。我想知道我应该如何格式化sc.textFile以正确提取文件。运行hdfsdfs-ls，我看到:drwxr-xr-x-hduser1supergroup02017-03-2023:51movies运行hdfsdfs-ls电影，我看到:-rw-r--r--1hduser1supergroup02017-03-2023:51movies/_SUCCESS-rw-r--r--1hduser1sup
一个hive表(tbl_a)的结构如下:name|idsA|[1,7,13,25168,992]B|[223,594,3322,192928]C|null...另一个hive表(tbl_b)有id到new_id的对应映射。此表很大，无法加载到内存中id|new_id1|'aiks'2|'ficnw'...我打算创建一个新的hive表，使其具有与tbl_a相同的结构，但是将id数组转换为new_id数组:name|idsA|['aiks','fsijo','fsdix','sssxs','wie']B|['cx','dds','dfsexx','zz']C|null...谁能告诉我如何在
在我的场景中，我将CSV文件连续上传到HDFS。一旦上传了新文件，我想用SparkSQL处理新文件(例如，计算文件中字段的最大值，将文件转换为parquet)。即我在每个输入文件和转换/处理的输出文件之间有一个一对一的映射。我正在评估SparkStreaming以监听HDFS目录，然后使用Spark处理“流文件”。但是，为了处理整个文件，我需要知道“文件流”何时完成。我想将转换应用于整个文件，以保留文件之间端到端的一对一映射。我怎样才能转换整个文件而不是它的微批处理？据我所知，SparkStreaming只能将转换应用于批处理(DStreams映射到RDD)，而不能一次应用于整个文件(
这是我的问题:我们正在使用带有java1.8.0_74的cloudera5.7.0，我们有spark1.6.0、janusgraph0.1.1、hbase1.2.0。我在gremlinshell中运行以下代码::loaddata/call-janusgraph-schema-groovywriteGraphPath='conf/my-janusgraph-hbase.properties'writeGraph=JanusGraphFactory.open(writeGraphPath)defineCallSchema(writeGraph)writeGraph.close()readG
我在HDFS中有两组相同的Parquet格式数据。一组按col1排序，另一组未排序。sorted_table约为127GB，unsorted_table约为117GB。大小在这里无关紧要。我使用SparkSQL运行了以下两个查询:selectcol1,count(*)fromsorted_tablewherecol1=someIntgroupbycol1selectcol1,count(*)fromunsorted_tablewherecol1=someIntgroupbycol1我在sparkUI上分析了这些查询，我发现对sorted_table的查询只读取了127MB的数据，而对u
我在Spark上使用Hive。我在Hadoop中压缩了日志文件。它们的平均大小为40MB，而block大小为128MB。我相信如果我以某种方式连接日志文件，我将拥有更少的block，并且数据读取时间也会减少。例如。我每小时都有日志文件(每天24个文件->24个block)。聚合后，我在6个block中有1个文件(24小时)。我已经使用Hive运行了基准测试，并注意到连接后的读取时间和查询执行时间比之前增加了6倍。问题:我对Spark上的Hadoop-Hive的看法有什么问题？ 最佳答案 Gzippedtextfilesarenots
我正在尝试将parquet文件读入Spark上的Hive。所以我发现我应该做这样的事情:CREATETABLEavro_testROWFORMATSERDE'org.apache.hadoop.hive.serde2.avro.AvroSerDe'STOREDASAVROTBLPROPERTIES('avro.schema.url'='/files/events/avro_events_scheme.avsc');CREATEEXTERNALTABLEparquet_testLIKEavro_testSTOREDASPARQUETLOCATION'/files/events/parqu
我在SO和Quora以及许多网站上看到了很多答案。当他们为从属IP配置防火墙时，一些问题得到了解决，有人说这是一个UI故障。我很迷惑。我有两个datanode:一个是纯datanode，一个是Namenode+datanode。问题是我什么时候做:50075它只显示一个数据节点(也有名称节点的机器)。但是我的hdfsdfsadmin-report显示我有两个数据节点，在我的主机上启动hadoop之后，如果我这样做了jps在我的pure-datanode-machineorslavemachine我可以看到数据节点正在运行。两台机器上的防火墙都关闭了。sudoufwstatusverbo
这个问题在这里已经有了答案:UseSparkSession.sql()withJDBC(1个回答)关闭4年前。我尝试运行查询以使用sqlcontext等联接查询Oracle数据库，valsql="selectafromb,cwhereb.join=c.join"valdataframe=sqlcontext.read.jdbc(url,sql,connection_properties)我收到无效的表名错误。但是，如果我尝试像下面这样查询表，它就可以正常工作。valdf1=sqlcontext.read.jdbc(url,"b",connection_properties)valdf2
