我们有两个cloudera5.7.1集群，一个使用Kerberos保护，一个不保护。是否可以在访问存储在安全集群中的Hive表时使用不安全的YARN集群运行Spark？(Spark版本为1.6)如果是这样，您能否解释一下如何配置它？更新:我想稍微解释一下我的问题背后的最终目标。我们的主要安全集群被大量使用，我们的工作无法在合理的时间内获得足够的资源来完成。为了克服这个问题，我们希望使用我们拥有的另一个不安全集群的资源，无需在集群之间复制数据。我们知道这不是最佳解决方案，因为数据局部性级别可能不是最佳解决方案，但这是我们目前可以提出的最佳解决方案。如果您有任何其他解决方案，请告诉我，因为
我尝试通过以下方式以750权限从spark写入一些文件我更新了代码中的fs.permissions.umask-modejsc.hadoopConfiguration().set("fs.permissions.umask-mode","022");已成功更新默认umask。然后我尝试在磁盘上写入一些RDD，但文件权限与我应用的掩码不一致。这些文件没有预期的750权限。代码示例:publicclassBla{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{SparkConfsConf=newSparkConf().setAppName
我正在尝试构建ApacheSpark2.1.0源代码，但下面出现的这些错误令我感到困惑...Hadoop2.8.0已安装并正在运行在执行Spark安装之前安装了Scala2.12.1(这似乎会自动安装Scala2.11.8？!？)我的构建线是:build/mvn-Pyarn-Phadoop-2.7-Dhadoop.version=2.7.0-DskipTestscleanpackage有人知道我为什么得到:user@server:/usr/local/share/spark/spark-2.1.0$sudo/usr/local/share/spark/spark-2.1.0/build
我想在多节点集群上安装HadoopHDFS和Spark。我能够在多节点集群上成功安装和配置Hadoop。我还在主节点上安装并配置了Spark。我怀疑我是否也必须在从站中配置spark？ 最佳答案 IhavedoubtthatIhavetoconfigurethesparkinslavesaswell?你不应该。你完成了。您所做的比将Spark应用程序提交到HadoopYARN(我总结是集群管理器)所做的更多。Spark是一个用于对海量数据集进行分布式计算的库，因此它仅属于您的Spark应用程序(而不是您可能使用的任何集群)。是时候s
我需要使用sparkhelppage中提到的registerKryoClasses方法启动带有自定义类的sparkshell.现在如页面中所述，我无法在启动sparkshell后重新创建sc变量，因此需要在启动spark-shell命令时提供选项--conf。--conf的选项值应该是什么，以便它等同于以下更新:conf.registerKryoClasses(Array(classOf[ArrayBuffer[String]],classOf[ListBuffer[String]])) 最佳答案 使用Javaserializer而
我正在尝试通过sqlContext.read.format("json")方法连接到Oracle。一切顺利，但在创建JDBC字符串时，我必须在字符串中指定数据库的用户名和密码:valjdbcString="jdbc:oracle:thin:USERNAME/PASSWORD@//HOSTNAME:PORT/SID"但是，我在HDFS上确实有一个包含密码的jceks文件。我想知道是否有任何方法可以利用该文件连接到JDBC而不是纯文本密码？就像在Sqoop中一样，我们可以这样做:sqoopimport-Dhadoop.security.credential.provider.path=jc
我正在尝试将我的Spark上下文与RESTAPI连接起来。所以我的流程是这样的，我将请求从我的UI-nodejs发送到RESTAPI，它需要与包含所需响应的spark上下文(Spark作业在配置单元表之上工作)进行交互，并将其发送回UI以供显示。有什么办法可以做到这一点？用户界面RESTAPISpark(HDFS) 最佳答案 您可以使用ApacheLivy.它是专门为这个用例设计的。我们过去曾用它来控制Spark集群上的批处理和常规作业。 关于python-与Spark交互的RESTAP
一方面，在HDFS文档中他们说:HDFSisdesignedtosupportverylargefiles.ApplicationsthatarecompatiblewithHDFSarethosethatdealwithlargedatasets.Theseapplicationswritetheirdataonlyoncebuttheyreaditoneormoretimesandrequirethesereadstobesatisfiedatstreamingspeeds.HDFSsupportswrite-once-read-manysemanticsonfiles.Atypi
我想使用sparkshell连接来自HDFS的两个文件。这两个文件都是制表符分隔的，我想加入第二列尝试过的代码但不给出任何输出valny_daily=sc.parallelize(List("hdfs://localhost:8020/user/user/NYstock/NYSE_daily"))valny_daily_split=ny_daily.map(line=>line.split('\t'))valenKeyValuePair=ny_daily_split.map(line=>(line(0).substring(0,5),line(3).toInt))valny_divid
我想了解hadoop是如何工作的。假设我在hdfs上有10个目录，它包含100个我想用spark处理的文件。在书中-使用Spark进行快速数据处理这要求文件在集群中的所有节点上都可用，这并不是什么大问题本地模式的问题。在分布式模式下，你会想要使用Spark的addFile功能，用于将文件复制到集群中的所有机器。我无法理解这一点，将在每个节点上创建文件副本。我想要的是它应该读取该目录中存在的文件(如果该目录存在于该节点上)抱歉，我有点困惑，如何在spark中处理上述情况。问候 最佳答案 Thesectionyou'rereferrin
