这个问题在这里已经有了答案:HowtofindsparkRDD/Dataframesize?(3个答案)关闭4年前。如何找到下面RDD的长度？varmark=sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6))scala>mark.map(l=>l.length).collect:27:error:valuelengthisnotamemberofIntmark.map(l=>l.length).collect
Spark(version=2.2.0)没有DirectParquetOutputCommitter。作为替代方案，我可以使用dataset.option("mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version","2")//magichere.parquet("s3a://...")避免在S3上创建_temporary文件夹。一切正常，直到我将partitionBy设置为我的数据集dataset.partitionBy("a","b").option("mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.versi
我想使用spark-submit命令在远程YARN集群上提交Spark作业。我的客户端是一台Windows机器，集群由一个主机和4个从机组成。我将Hadoop配置文件从我的集群复制到远程机器，即core-site.xml和yarn-site.xml并在spark中设置HADOOP_CONF_DIR变量-env.sh指向它们。但是，当我使用以下命令提交作业时:spark-submit--jarshdfs:///user/kmansour/elevation/geotrellis-1.2.1-assembly.jar\--classtutorial.CalculateFlowDirecti
我的笔记本电脑上安装了IntelliJIDE。我正在尝试做一些用Scala编写的BigdataSparkPOC。我的要求是用IntelliJIDE写的spark-scala代码在点Run的时候要运行在sparkcluster中。我的spark集群驻留在windowsazurecloud中。我怎样才能做到这一点？ 最佳答案 一种方法是创建一个脚本来运行创建的jar文件，然后运行该脚本。还有另一种使用AzureToolkit插件的方式。您可以使用AzureToolkitforIntelliJIntellijIdea插件提交，运行debu
我有一个Neo4j生产数据库和一个灾难恢复数据库。每个周末，生产中的数据应该在灾难恢复数据库中可用。我在生产数据库中只有读取权限。任何人都可以对此有见解。我可以使用任何大数据技术堆栈来实现这一目标。有什么方法可以使用Hadoop、Spark等实现相同。 最佳答案 这可能太明显了，但你为什么不takeabackupandrestoreitintheDRPenvironment?希望这对您有所帮助。问候，汤姆 关于apache-spark-两个Neo4J数据库之间的数据复制，我们在Stack
在不讨论所有其他性能因素、磁盘空间和名称节点对象的情况下，复制因子如何提高MR、Tez和Spark的性能。如果我们有5个数据链，执行引擎将复制设置为5是否更好？什么是最好的和最坏的值(value)？这对聚合、连接和仅限map的作业有何好处？ 最佳答案 Hadoop的主要租户之一正在将计算转移到数据。如果您将复制因子设置为大约等于数据节点的数量，则可以保证每台机器都能够处理该数据。但是，正如您提到的，namenode开销非常重要，更多的文件或副本会导致请求缓慢。在不健康的集群中，更多的副本也会使您的网络饱和。我从未见过高于5的数据，而
我有一个如下所示的表数据，我想使用聚合来透视数据。ColumnAColumnBColumnC1completeYes1completeYes2InprogressNo2InprogressNo3Notyetstartedinitiate3Notyetstartedinitiate想要像下面那样旋转ColumnACompleteInprogressNotyetstarted120020203002我们是否可以在hive或Impala中实现这一点？ 最佳答案 使用case和sum聚合:selectColumnA,sum(casewhen
我正在尝试从SparkShell上的HDFS读取文件并收到如下错误。当我创建第一个RDD时它工作正常但是当我尝试依赖那个RDD时，它给我带来了一些连接错误。我有单节点hdfs设置，在同一台机器上，我有spark运行。请帮忙。当我在同一个盒子上运行“jps”命令以查看hadoop集群是否按预期工作时，我看到一切正常并看到下面的输出。[hadoop@idcrebalancedev~]$jps23606DataNode28245Jps23982TaskTracker26537Main23738SecondaryNameNode23858JobTracker23488NameNode下面是RD
我正在尝试将Spark流输出保存到HDFS上的文件中。现在，它没有保存任何文件。这是我的代码:StreamingExamples.setStreamingLogLevels();SparkConfsparkConf=newSparkConf().setAppName("MyTestCOunt");JavaStreamingContextssc=newJavaStreamingContext(sparkConf,newDuration(1000));JavaReceiverInputDStreamlines=ssc.socketTextStream(args[0],Integer.par
我想问一下Spark中的输入可能性。我可以从http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html看到，我可以使用sc.textFile()将文本文件读取到RDD，但我想做一些预处理，然后再分发到RDD，例如我的文件可能是JSON格式例如。{id:123,text:"...",value:6}我只想使用JSON的某些字段进行进一步处理。我的想法是，是否有可能以某种方式使用Python生成器作为SparkContext的输入？或者如果Spark中有一些更自然的方式来处理自定义文件，而不是由Spark处理纯文本文件？编辑:似乎接
