我想使用java将parquet文件直接保存到hdfs。这是我用来生成parquet文件并将它们存储在本地的代码，但现在我想将它们存储在hdfs中。finalStringschemaLocation="/home/javier/FlinkProjects/kafka-flink/src/main/java/com/grallandco/demos/avro.json";finalSchemaavroSchema=newSchema.Parser().parse(newFile(schemaLocation));finalMessageTypeparquetSchema=newAvroS
发生这种情况时，我正在使用苏打水。这是我的版本，完全符合文档的要求。jdk1.7.0_67scala-2.11.5hadoop-2.6.5spark-2.1.2-bin-hadoop2.6sparkling-water-2.1.27我使用了命令，成功启动了:bin/sparkling-shell--conf"spark.executor.memory=1g"它显示了这个:但是当我使用下一个命令时，却出错了。Exceptioninthread"H2OLauncherthread"java.lang.UnsupportedClassVersionError:ai/h2o/extension
为了让Spark(spark-2.3.0-bin-without-hadoop)在HDFS上与YARN一起工作，我将Hadoop降级到hadoop-2.7.6以解决依赖问题。到目前为止，HDFS和YARN都没有问题。当我提交一个SparkJar时它崩溃了，我得到以下Stacktrace:Exceptioninthread"main"java.lang.NoSuchMethodError:io.netty.buffer.PooledByteBufAllocator.metric()Lio/netty/buffer/PooledByteBufAllocatorMetric;atorg.ap
我想知道YARNCLI是否提供了使用上一次执行生成的APPLICATION_ID重新提交YARN应用程序的可能性。例子:/opt/mapr/spark/spark-2.1.0/bin/spark-submit--num-executors5--executor-memory2G--executor-cores2--masteryarn--deploy-modecluster--files/opt/mapr/hive/hive-2.1/conf/hive-site.xml--classcom.cisco.sdp.cdx.processing.DenormSchedulerJSONDeno
之前，我有5.3.0版的Kibana/Elasticsearch。在我的java项目中，依赖项是:hbase-客户端/服务器…1.2.1hadoop-hdfs/common...2.5.1Elasticsearch-hadoop5.3.0星火(spark-core_2.11)1.3.0整体功能正常。我想在6.3.1版本中更新Kibana/ES。兼容哪些版本的Hadoop/spark？我找不到兼容性矩阵...hbase-客户端/服务器…?hadoop-hdfs/common…?elasticsearch-hadoop6.3.1?Spark(spark-core_2.11)1.6.1?谢谢
我有一个连接的数据帧，其中包含一个where子句，表明dataStampe在一个范围内:valstartTime=newTimestamp(NewDate.atStartOfDay.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC)*1000)valendTime=newTimestamp(NewDate.plusDays(1).atStartOfDay.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC)*1000)valjoinedTable=table1.join(table2,table1("date")===table1("key")&&....).where(
df=sc.textFile("hdfs://n21-01-03/algo/ml_platform/downsample_data/nl/20180828/*/part-*.gz")我用这段代码读取路径中的所有gz文件hdfs://n21-01-03/algo/ml_platform/downsample_data/nl/20180828/这个路径下有24个文件，从00-23。但是如何读取文件排除23文件？drwxr-xr-x-algoalgo02018-08-2923:07hdfs://n21-01-03/algo/ml_platform/downsample_data/nl/201
我有一个包含大量小文件的外部ORC表，这些小文件每天都来自源。我需要将这些文件合并成更大的文件。我尝试将ORC文件加载到spark并使用覆盖方法保存valfileName="/user/db/table_data/"//Thistablecontainsmultiplepartitionondatecolumnwithsmalldatafiles.valdf=hiveContext.read.format("orc").load(fileName)df.repartition(1).write.mode(SaveMode.Overwrite).partitionBy("date").o
我有一个包含1900列的avro文件格式的配置单元表(比如表1)。当我在配置单元中查询表时-我能够获取数据但是当我在sparksql中查询同一个表时，我得到Metastore客户端丢失连接。正在尝试重新连接我还查询了另一个具有130列的avro文件格式的hive表(比如table2)，它正在hive和spark中获取数据。我观察到的是我可以在table2的hdfs位置看到数据，但在table1hdfs位置看不到任何数据(但当我仅在hive中查询时它正在提取数据) 最佳答案 Split告诉您MR作业中映射器的数量。它不会向您显示采集数
我正在尝试运行我的pyspark代码。我的目标目录是本地目录。我提交spark-submit命令的用户是super用户，拥有从hdfs读取文件并将文件写入本地的所有权限。作业正在运行，没有任何错误，但没有创建输出目录或文件。我在我的spark代码中将HADOOP_USER_NAME设置为super用户以避免权限问题。谁能帮忙 最佳答案 如果您在YARN集群模式下运行，那么YARNApplicationMaster实际上是在一个节点上运行，因此将在节点本地写出。如果你找到它是哪个节点，那么你应该在那里找到你的输出目录和文件。
