Listlist=jsc.wholeTextFiles(hdfsPath).keys().collect();for(Stringstring:list){System.out.println(string);}我在这里获取所有的zip文件。从这里我无法继续如何提取每个文件并存储到具有相同zipname文件夹的hdfs路径 最佳答案 您可以像下面这样使用，但在将内容写入hdfs之前，我们只需要在zipFilesRdd.collect().forEach处收集。map和平面map给出的任务此时不可序列化。publicvoidreadW
我一直在努力找出我的spark作业有什么问题，它无限期地卡在我尝试将其写出到S3或HDFS(约100GParquet格式的数据)的地方。导致挂起的行:spark_df.write.save(MY_PATH,format='parquet',mode='append')我已经在覆盖和追加模式下尝试过此操作，并尝试保存到HDFS和S3，但无论如何作业都会挂起。在Hadoop资源管理器GUI中，它显示spark应用程序的状态为“正在运行”，但看起来似乎Spark实际上没有做任何事情，当我查看SparkUI时，没有作业在运行。让它起作用的一件事是在集群处于挂起状态时增加集群的大小(我在AWS上
我有两条路径，一条用于文件，一条用于文件夹。我想将文件移动到HDFS上的那个文件夹中。我怎样才能在Scala中做到这一点？我也在用Spark如果相同的代码也适用于Windows路径，就像在HDFS上读取/写入文件一样，但不是必需的。我尝试了以下方法:valfs=FileSystem.get(sc.hadoopConfiguration)fs.moveFromLocalFile(something,something2)我收到以下错误:Exceptioninthread"main"java.lang.IllegalArgumentException:WrongFS:hdfs:/user/
我在理解大数据世界中可拆分和不可拆分的文件格式时感到困惑。我使用的是zip文件格式，我知道zip文件是不可拆分的，因此当我处理该文件时，我必须使用ZipFileInputFormat基本上解压缩然后处理它。然后我转向gzip格式，我能够在我的spark作业中处理它，但我一直怀疑为什么人们说gzip文件格式也不是可拆分？它会如何影响我的Spark工作表现？例如，如果有5k个不同大小的gzip文件，其中一些是1kb，一些是10gb，如果我要在spark中加载它会发生什么？我应该在我的情况下使用gzip还是任何其他压缩？如果是，那为什么？性能上有什么区别CASE1:如果我有一个非常大的(10
我试图了解toLocalIterator的工作原理，我阅读了一些主题和博客但是我不确定一件特定的事情。它是否立即将所有分区复制到驱动程序节点并创建一个迭代器？还是一次复制一个分区的数据，然后创建一个迭代器？ 最佳答案 它会一次引入一个分区。根据documentationReturnaniteratorthatcontainsalloftheelementsinthisRDD.TheiteratorwillconsumeasmuchmemoryasthelargestpartitioninthisRDD.NoteThisresults
这个问题在这里已经有了答案:DoesSparkSQLsupportsubquery?(2个答案)关闭6年前。当我运行这个查询时，我得到了这种类型的错误select*fromraw_2whereipNOTIN(select*fromraw_1);org.apache.spark.sql.AnalysisException:查询中不支持的语言特性:select*fromraw_2whereipNOTIN(select*fromraw_1)TOK_QUERY1,0,24,14TOK_FROM1,4,6,14TOK_TABREF1,6,6,14TOK_TABNAME1,6,6,14raw_21
apachespark独立设置中的所有工作人员都显示以下消息。worker:执行者app-20150902151146-0001/6已完成，状态为KILLEDexitStatus1收到此消息的原因是什么。 最佳答案 根据您提供的少量信息，我们只能笼统地回答这个问题。所以我的回答是从SeanOwen的answer得到的启发。关于worker和执行者之间的关系，也来自ResourceManagementwithYARN上的Cloudera博客以及关于Clustermodeoverview的官方文档.那么让我们开始定义ApacheSpar
当spark在内存中运行时，在yarn上运行时Spark中的资源分配意味着什么？它与hadoop的容器分配有何不同？只是想知道Hadoop的数据和计算在磁盘上，而Spark在内存中。 最佳答案 Hadoop是一个能够处理大数据的框架。它有两层。一个是称为HDFS的分布式文件系统层，第二个是分布式处理层。在hadoop2.x中，处理层以通用方式构建，因此它也可以用于非mapreduce应用程序。对于任何进程，我们都需要系统资源，如内存、网络、磁盘和cpu。术语容器出现在hadoop2.x中。在hadoop1.x中，对应的术语是槽。容器
我知道在yarn集群上运行spark应用程序时有两种模式。在yarn-cluster模式下，驱动程序在ApplicationMaster中运行(在YARN集群内)。在yarn-client模式下，运行在提交作业的client节点我想知道使用一种模式相对于另一种模式有哪些优势？什么情况下应该使用哪种模式。 最佳答案 有两种部署模式可用于在YARN上启动Spark应用程序。Yarn-cluster:Spark驱动程序作为YARNApplicationMaster在Hadoop集群中运行，并在YARN容器中启动Spark执行器。这使得Sp
我正在提交一个spark作业(spark-submit)。问题我正在通过从HDFS读取avro文件来加载一个rdd。然后我过滤rdd并计算它(job-1)。然后我使用不同的标准再次过滤它并计算它(job-2)。在日志中，我看到FileInputFormat第一次读取60个文件。但它第二次没有读取任何文件。此外，当我执行rdd.toDebugString时，我没有看到父rdd被缓存。详情代码如下:JavaRddrecords=loadAllRecords();JavaRDDtype1Recs=records.filter(selectType1());JavaRDDtype2Recs=r
