我正在尝试处理一些数据并以这样的方式写入输出，即结果按键分区，并按另一个参数排序-比如ASC。例如，>>>data=sc.parallelize(range(10000))>>>mapped=data.map(lambdax:(x%2,x))>>>grouped=mapped.groupByKey().partitionBy(2).map(lambdax:x[1]).saveAsTextFile("mymr-output")$hadoopfs-catmymr-output/part-00000|cut-c1-1000[0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,20,22,24,
我正在学习Spark，但如果我必须在Hadoop/Yarn或Mesos上运行spark，我会感到困惑。如果我在Hadoop/Mesos上运行是否有任何性能提升？现在，我在4节点集群上独立运行。有经验的用户可以在这里提供一些指导吗？ 最佳答案 根据您的用例的详细信息，您可能会发现与其他配置相比，任何给定配置的性能都有所起伏。然而，Hadoop和Mesos为您提供了除性能之外的其他优势。每种情况都有很多，例如:哈多普HDFS作为弹性分布式文件存储。使用Hadoop中现有的元数据访问数据集，例如通过HiveContext将Spark处理与
对RDD的保存有两个操作。一个是saveAsTextFile，另一个是saveAsObjectFile。我理解saveAsTextFile，但不理解saveAsObjectFile。我是Spark和scala的新手，因此我对saveAsObjectFile感到好奇。1)它是来自Hadoop的序列文件还是其他东西？2)我可以使用MapReduce读取那些使用saveAsObjectFile生成的文件吗？如果是，如何？ 最佳答案 saveAsTextFile()-将RDD保存为压缩文本文件，使用元素的字符串表示。它利用Hadoop的Te
我在使用spark-submit运行我的脚本时遇到了问题。主脚本甚至不会运行，因为importpymongo_spark返回ImportError:Nomodulenamedpymongo_spark我检查了thisthread和thisthread试图找出问题所在，但到目前为止还没有结果。我的设置:$HADOOP_HOME设置为/usr/local/cellar/hadoop/2.7.1我的hadoop文件所在的位置$SPARK_HOME设置为/usr/local/cellar/apache_spark/1.5.2我也尽可能地关注了这些线程和在线指南以获取exportPYTHONPA
我正在使用Spark从hdfs读取一个csv文件。它进入一个FSDataInputStream对象。我不能使用textfile()方法，因为它按换行符拆分csv文件，而我正在读取文本字段内有换行符的csv文件。来自sourcefourge的Opencsv处理单元格内的换行，这是一个不错的项目，但它接受Reader作为输入。我需要将它转换为字符串，以便我可以将它作为StringReader传递给opencsv。因此，HDFSFile->FSdataINputStream->String->StringReader->一个opencsv字符串列表。下面是代码...importjava.io
我想了解以下术语:hadoop(单节点和多节点)Spark大师星火worker名称节点数据节点到目前为止我的理解是sparkmaster是工作执行者并处理所有sparkworker。而hadoop是hdfs(我们的数据所在的地方)，sparkworker根据给他们的工作从那里读取数据。如果我错了，请纠正我。我也想了解namenode和datanode的作用。虽然我知道namenode的作用(拥有所有数据节点的元数据信息，最好只有一个，但可以是两个)并且数据节点可以是多个并拥有数据。datanodes是同一个hadoop节点吗？ 最佳答案
基本上，我想通过命令行检查Spark配置的一个属性，例如“spark.local.dir”，即不编写程序。有没有办法做到这一点？ 最佳答案 没有从命令行查看spark配置属性的选项。相反，您可以在spark-default.conf文件中检查它。另一种选择是从webUI查看。位于http://driverIP:4040的应用程序WebUI在“环境”选项卡中列出Spark属性。只有通过spark-defaults.conf、SparkConf或命令行明确指定的值才会出现。对于所有其他配置属性，您可以假定使用默认值。更多详情可以引用Sp
BOINChttps://en.wikipedia.org/wiki/Berkeley_Open_Infrastructure_for_Network_Computing有什么区别？对比通用Hadoop/Spark/等。大数据框架？它们似乎都是分布式计算框架-有什么地方可以让我了解差异或特别是BOINC？似乎欧盟的大型强子对撞机正在使用BOINC，为什么不使用Hadoop？谢谢。 最佳答案 BOINCissoftwarethatcanusetheunusedCPUandGPUcyclesonacomputertodoscientif
我正在运行一个程序，该程序使用ApacheSpark从ApacheKafka集群获取数据并将数据放入Hadoop文件中。我的程序如下:publicfinalclassSparkKafkaConsumer{publicstaticvoidmain(String[]args){SparkConfsparkConf=newSparkConf().setAppName("JavaKafkaWordCount");JavaStreamingContextjssc=newJavaStreamingContext(sparkConf,newDuration(2000));MaptopicMap=ne
有一个包含值列表的RDD，这些值是正值和负值的混合。需要根据此数据计算周期数。例如，valrange=List(sampleRange(2020,2030,2040,2050,-1000,-1010,-1020,起点,-1030,2040,-1020,2050,2040,2020,终点,-1060,-1030,-1010)上面列表中每个值之间的间隔是1秒。即，2020和2030以1秒为间隔记录，依此类推。它从负转正并保持正>=2秒的次数。如果>=2秒，则为一个循环。周期数:逻辑示例1:列表(1,2,3,4,5,6,-15,-66)循环次数为1。原因:当我们从列表的第一个元素移动到第6个
