我正在Scala中为Spark1.4编写一个项目，目前正在将我的初始输入数据转换为spark.mllib.linalg.Vectors和scala.immutable.Vector我以后想在我的算法中使用它。有人可以简要解释一下两者之间的区别，以及在什么情况下使用一个比另一个更有用吗？谢谢。 最佳答案 spark.mllib.linalg.Vector专为线性代数应用而设计。mllib提供了两种不同的实现-DenseVector、SparseVector。虽然您可以使用norm或sqdist等有用的方法，但在其他方面却相当有限。由于
我正尝试在家里设置一个集群以满足我的个人需求(学习)。首先我做了Hadoop+Yarn。MR2正在工作。其次-我正在尝试添加Spark但收到有关缺少类的错误。[root@masterconf]#spark-shell--masteryarn-clientExceptioninthread"main"java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/hadoop/fs/FSDataInputStream...Causedby:java.lang.ClassNotFoundException:org.apache.hadoop.fs.FSDataInput
我有一堆MySQL表需要对其执行一些分析。我目前已将表格导出为CSV文件并将它们放在HDFS上。我现在从PySpark上的HDFS将每个表读入不同的RDD以进行分析。frompyspark.sqlimportSQLContextsqlContext=SQLContext(sc)df=sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true',inferschema='true').load('hdfs://path/to/file.csv')今天我了解到您可以直接从MySQL读取表到Spark。这样做
我是Spark的初学者；我正在处理spark流用例，其中我收到一条json消息，每个json消息都有一个属性“值”，在解析json后它是双倍的我得到一个数组[Double]。我想找出最大值(值)和最小值(值)最后15秒，滑动窗口为2秒。这是我的代码。valrecord=KafkaUtils.createStream[String,String,StringDecoder,StringDecoder](ssc,kafkaParams,topicMap,StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER_2)vallines=record.map(_._2)valvalueDtsre
我有一个工作需要访问HDFS上的Parquet文件，我想尽量减少网络事件。到目前为止，我在相同的节点上启动了HDFSDatanodes和SparkWorker，但是当我启动我的工作时，数据局部性总是在任何地方，它应该是NODE_LOCAL，因为数据分布在所有节点中。我应该配置任何选项来告诉Spark在数据所在的位置启动任务吗？ 最佳答案 您要查找的属性是spark.locality.wait。如果你增加它的值(value)，它将在更多的本地执行作业，因为spark不会仅仅因为数据所在的那个很忙就将数据发送给其他worker。虽然，将
我正在使用Ubuntu和本地Spark安装(spark-2.0.2)。我的数据集很小，我的代码运行在我有一个小数据。如果我用更多行增加数据集(txt文件)，则会发生错误。我在安装了Hadoop的ClouderaVM上尝试了完全相同的代码，并且运行良好。所以，这一定是我的Ubuntu机器上的一些内存问题或限制。还有一些其他类似的问题，例如:ApacheSpark:pysparkcrashforlargedataset但在我的情况下它没有帮助。我没有Hadoop集群，只有Spark、python2.7和java1.8。它工作正常，只是当有一些更复杂的计算或数据集更大时它崩溃了。有什么线索吗
我在集群中工作。我需要为HDFS中包含的每个文本文件运行相同的spark操作。但是我想在不从shell命令行为每个文件提交sparkjobshell-command的情况下这样做，因为文件数是90。我该怎么做？我的一个文件的代码结构如下:objectSparkGraphGen{defmain(args:Array[String]){valconf=newSparkConf().setMaster("yarn").setAppName("dataset")valsc=newSparkContext(conf)valsqlContext=neworg.apache.spark.sql.SQ
我有两个数据集，一个存储在Hive中(较小的一个进一步用作查找表)，另一个从SparkStreaming中获取。现在我的要求是对这两个数据集执行一些操作。例如:dataset1:(存储在hive中)idname101steve102daviddataset2:(来自sparkstreaming)iddeprtaddress101E01NewYork102E02London每当我从流媒体中获得101E01NewYork时，我想合并两个数据集并返回如下结果:idnamedeptaddress101steveE01NewYork早些时候，我用广播变量完成了这种类型的任务，我试图通过使用Hiv
我想使用SparkStreaming从Kafka检索数据。现在，我想将我的数据保存在远程HDFS中。我知道我必须使用函数saveAsText。但是，我不知Prop体如何指定路径。如果我这样写是否正确:myDStream.foreachRDD(frm->{frm.saveAsTextFile("hdfs://ip_addr:9000//home/hadoop/datanode/myNewFolder");});ip_addr是我的hdfs远程服务器的IP地址。/home/hadoop/datanode/是我安装hadoop时创建的DataNodeHDFS目录(不知道是不是一定要指定这个目
只是想得到澄清，如果spark-submit--keytab--principal&&--proxy-user参数可以共存吗？我们要求以真实的业务用户身份提交作业，但该用户在hadoopkdc中没有主体。每当同时使用proxy-user和kerberosprincipal时，我都会遇到异常。17/02/0913:51:43INFODFSClient:CreatedHDFS_DELEGATION_TOKENtoken379foratlason10.12.118.92:8020Exceptioninthread"main"java.io.IOException:java.lang.refl
