我有数千个文件要处理，它们驻留在HDFS中。我有如下所示的工作解决方案，但我想知道想法RDD计数的最佳实践。目前我只使用一个RDD，它指向HDFS中的数千个文件。//thefollowinglinecontainscommaseparatedfilestoprocessStringfileToProcessList="/user/server1/server.dat,/user/server2/server2.dat";JavaRDDrdd_records=sc.textFile(filetoProcessList).map(newFunction(){publicRecordcall
更新:我正在使用sparksql1.5.2。尝试读取许多parquet文件并过滤和聚合行-我的hdfs中的~30个文件中存储了~35M行，处理时间超过10分钟vallogins_12=sqlContext.read.parquet("events/2015/12/*/login")vall_12=logins_12.where("event_data.level>=90").select("pid","timestamp","event_data.level").withColumn("event_date",to_date(logins_12("timestamp"))).drop(
输入1:KV数据流。输入2:一些静态数据分区(用于处理输入1中的流)问题可以建模为下图:与HDFS/RDD分区共置:我们如何确保流式任务Map1、Map2和Map3在存在HDFS/RDD分区的机器上运行？图像描述:假设K是流式key(不是元组)。FirstMap将其转换为元组(具有空值)并将其广播给3个映射器。每个映射器都在不同的节点上运行，这些节点包含RDD(或HDFS文件，这是第二个输入和静态数据)的不同分区。每个Mapper使用RDD分区来计算键的值。最后，我们要聚合键的值(使用reduceByKey_+_)。 最佳答案 如果
我是Spark的新手，我正在尝试手动启动master(在Windows10中使用MINGW64)。当我这样做时，~/下载/spark-1.5.1-bin-hadoop2.4/spark-1.5.1-bin-hadoop2.4/sbin$./start-master.sh我得到了这些日志，ps:unknownoption--oTry`ps--help'formoreinformation.startingorg.apache.spark.deploy.master.Master,loggingto/c/Users/Raunak/Downloads/spark-1.5.1-bin-hado
我目前正在开发一个spring-xd运行时容器，我使用:Spark1.6.1+Hadoop2.7.2+Spring-xd1.3.1我的问题:这些版本是否与spring-xd容器(1.3.1)兼容？这些可以在集群环境中部署为spring-boot吗？是否有任何特定的Materiallist被推荐用于spring-xd以与spark一起使用？我在github中看到了一些用于sparkstream的示例，它们是否正式发布并在maven中央存储库或关键公共(public)存储库中可用？ 最佳答案 您正在寻找更现代的SpringXD形式。它称
我有一个记录的RDD，转换为DataFrame，我想按天时间戳过滤并计算最近30天的统计数据，按列过滤并计算结果。Spark应用程序在进入for循环之前非常快，所以我想知道这是否是一种反模式方法，我怎样才能获得良好的性能，我应该使用spark笛卡尔坐标吗？//FILTERPROJECTRECORDSvalclientRecordsDF=recordsDF.filter($"rowkey".contains(""+client_id))client_records_total=clientRecordsDF.count().toLong这是clientRecordsDF的内容root|-
我正在进行一项性能测试，比较SparkSQL和Tez上的Hive之间对现有内部Hive表的查询。在整个测试过程中，Spark显示的查询执行时间与Tez上的Hive相当或更快。这些结果与那里的许多例子是一致的。但是，有一个值得注意的异常(exception)情况，即在单个记录级别涉及基于键的选择的查询。在这种情况下，Spark在Tez上比Hive慢得多。在互联网上研究了这个话题后，我找不到满意的答案，想把这个例子提交给SO社区，看看这是与我们的环境或数据相关的个别一次性案例，还是更大的模式与Spark有关。星火1.6.1SparkConf:Executors2，ExecutoryMemo
我们知道当提交一个spark应用时，集群会分配资源来运行它，但是如何计算应用所需的总分配内存，例如使用默认配置？ 最佳答案 Spark作业的总分配内存可以由公式给出TotalMemory=memoryrequiredbythedriver+thememoryusedbyexecutors*numberofexecutors当您提交spark作业时，您通常会指定driver_memory、num_executors和executor_memory。如果您没有指定spark则使用默认值。spark的默认值可以在conf/spark-de
我在尝试使用oozie运行spark操作时遇到以下异常ERRORyarn.ApplicationMaster:Userclassthrewexception:java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/spark/internal/Loggingjava.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/spark/internal/Loggingatjava.lang.ClassLoader.defineClass1(NativeMethod)atjava.lang.ClassLoader.defineClass(Cla
环境:AWSEMR，yarn集群。描述:我正在尝试使用java过滤器来保护对sparkui的访问，这是通过使用属性spark.ui.filters;问题是，当spark在yarn模式下运行时，该属性总是被hadoop使用过滤器org.apache.hadoop.yarn.server.webproxy.amfilter.AmIpFilter覆盖:spark.ui.filters:org.apache.hadoop.yarn.server.webproxy.amfilter.AmIpFilter这两个参数是haddoop自动传递的spark.org.apache.hadoop.yarn.
