我知道我的问题类似于MergeOutputfilesafterreducephase，但是我认为它可能有所不同，因为我仅在本地计算机上使用Spark而不是分布式文件系统。我在单个虚拟机上安装了Spark(用于测试)。输出在Home/Spark_Hadoop/spark-1.1.1-bin-cdh4/中名为“STjoin”的文件夹中的多个文件(part-000000、part-000001等...)中给出。命令hadoopfs-getmerge/Spark_Hadoop/spark-1.1.1-bin-cdh4/STjoin/desired/local/output/file.txt似乎
这是我的场景。HDFS中有两个数据源。一个是具有20,000行的元素列表，而另一个由具有相同元素类型的3,000,000,000行组成。我打算计算dataset2中的行数，其元素存在于dataset1中。代码片段如下:valconf=newSparkConf().setAppName("test")valsc=newSparkContext(conf)valds1Rdd=sc.textFile("/dataset_1").keyBy(line=>line)valds2Rdd=sc.textFile("/dataset_2").keyBy(line=>line)println(ds1Rd
我目前正在研究一种使用Hadoop或Spark在集群上运行.NETDAG作业(场景模拟)的方法。在这两种情况下，我都遇到了有关代码语言的问题。如果发现Spark支持用以下语言编写的代码:Scala、Python、Java和R，但不支持.NET。Hadoop确实支持在.NET中编写作业，但是我没有在.NET上找到Hadoop的DAG实现。有没有办法使用.NET编程语言在集群/云上实现作业的DAG？ 最佳答案 ApacheSpark的C#语言绑定(bind)现在可通过SparkCLR(https://github.com/Microso
我正在尝试使用ApacheJena将RDF\XML文件读入Apachespark(scala2.11，apachespark1.4.1)。我写了这个Scala片段:valfactory=newRdfXmlReaderFactory()HadoopRdfIORegistry.addReaderFactory(factory)valconf=newConfiguration()conf.set("rdf.io.input.ignore-bad-tuples","false")valdata=sc.newAPIHadoopFile(path,classOf[RdfXmlInputFormat
我正在尝试在完全不包含Hadoop的环境中运行SparkML算法。我还没有从教程和其他帖子中弄清楚这是否可能:我可以在不使用任何版本的Hadoop和任何HDFS的情况下运行Spark吗？还是我应该安装Hadoop才能启动Spark？运行Sparkshell时，我收到以下消息:C:\spark-2.2.0-bin-without-hadoop\bin>spark-shellExceptioninthread"main"java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/hadoop/fs/FSDataInputStreamatorg.apache.spar
换句话说，我不想将Spark流上下文中的“持续时间”设置为一个值，而是想将其设置为(套接字关闭时间-套接字打开时间) 最佳答案 您可以使用StreamingListner监听接收器断开连接的接口(interface)，然后关闭流上下文。这用作//definelistenerclassMyListenerextendsStreamingListener{overridedefonReceiverStopped(...){streamingContext.stop()}}//attachlistenerstreamingContext.
在SparkJava中，如何将文本文件转换为序列文件？以下是我的代码:SparkConfsparkConf=newSparkConf().setAppName("txt2seq");sparkConf.setMaster("local").set("spark.executor.memory","1g");sparkConf.set("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer");JavaSparkContextctx=newJavaSparkContext(sparkConf);JavaPairRDDi
我创建了一个实时应用程序，在其中使用flume将数据流从weblogs写入hdfs，然后使用sparkstream处理该数据。但是当flume在hdfs中写入和创建新文件时，spark流无法处理这些文件。如果我使用put命令将文件放入hdfs目录，则sparkstream能够读取和处理文件。任何有关相同的帮助都会很棒。 最佳答案 您自己已经检测到问题:当数据流继续时，HDFS文件被“锁定”并且不能被任何其他进程读取。相反，正如您所经历的那样，如果您放入一批数据(这是您的文件，一批，而不是流)，一旦上传就可以读取了。无论如何，不是
我正在尝试将文件从HDFS(在本例中为s3)读入spark作为RDD。该文件位于SequenceInputFileFormat中。但是我无法将文件的内容解码为字符串。我有以下代码:packagecom.spark.example.ExampleSpark;importjava.util.List;importscala.Tuple2;importorg.apache.spark.SparkConf;importorg.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;importorg.apache.spark.api.java.JavaRDD;import
我有一个pyspark流作业，它从s3流式传输目录(使用textFileStream)。每行输入都被解析并输出到hdfs上的parquet格式。这在正常情况下效果很好。但是，当发生以下错误情况之一时，我有哪些选择可以恢复丢失的批量数据？驱动程序在调用foreachRDD时发生异常，其中发生输出操作(可能是HdfsError，或者在输出操作期间出现sparksql异常，例如partitionBy或dataframe.write.parquet())。据我所知，这在Spark中被归类为“Action”(相对于“转换”)。执行器出现异常，可能是因为map()lambda在解析一行时出现异常。
