我提出了一个关于Spark的非常愚蠢的问题，因为我想消除我的困惑。我是Spark的新手，仍在尝试了解它的内部工作原理。比如说，如果我有一个输入文件列表(假设1000个)，我想在某处处理或写入，并且我想使用合并将我的分区数减少到100。现在我用12个执行器运行这个作业，每个执行器有5个核心，这意味着它运行时有60个任务。这是否意味着每项任务都将独立地在一个分区上工作？Round:112executorseachwith5cores=>60tasksprocess60partitionsRound:28executorseachwith5cores=>40tasksprocessthere
我使用Eclipse在Java中开发了一个Spark应用程序。到目前为止，我通过将master的地址配置为“local[*]”来使用独立模式。现在我想把这个应用程序部署到Yarn集群上。我找到的唯一官方文档是http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html与在mesos集群上或独立部署的文档(http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-mesos.html)不同，在SparkContext中没有任何URL可用于master的地址。显然，我必须使用行命令在Yarn上部署spa
我对Spark感到非常沮丧。一个晚上都在想我做错了什么，但我已经卸载并重新安装了好几次，遵循了所有指示非常相似路径的多个指南。在cmd提示符下，我正在尝试运行:pyspark或spark-shell我遵循的步骤包括从以下位置下载预构建的包:https://spark.apache.org/downloads.html包括带有hadoop2.3的spark2.0.2和带有hadoop2.7的spark2.1.0。都不起作用，我收到此错误:'Files\Spark\bin\..\jars""\'isnotrecognizedasaninternalorexternalcommand,ope
记录错误:TestSuccessfull2018-08-2004:52:15INFOApplicationMaster:54-Finalappstatus:FAILED,exitCode:132018-08-2004:52:15ERRORApplicationMaster:91-Uncaughtexception:java.lang.IllegalStateException:Userdidnotinitializesparkcontext!atorg.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster.runDriver(ApplicationMas
这个问题在这里已经有了答案:AddinganestedcolumntoSparkDataFrame(1个回答)关闭3年前。我有如下两个数据框Df1+----------------------+---------+|products|visitorId|+----------------------+---------+|[[i1,0.68],[i2,0.42]]|v1||[[i1,0.78],[i3,0.11]]|v2|+----------------------+---------+Df2+---+----------+|id|name|+---+----------+|i1|N
问题:我正在尝试对数据集进行重新分区，以便在指定的整数列中具有相同编号的所有行都在同一分区中。什么是有效的:当我将1.6API(在Java中)与RDD一起使用时，我使用了哈希分区程序，这按预期工作。例如，如果我为每一行打印此列的每个值的模数，我将在给定分区中获得相同的模数(我通过手动读取使用saveAsHadoopFile保存的内容来读取分区)。使用最新的API时没有按预期工作但现在我正在尝试使用2.0.1API(在Scala中)和具有重新分区方法的数据集，该方法采用多个分区和一列并将此数据集保存为Parquet文件。如果我在给定此列的行未分区的分区中查看结果是不一样的。
我知道hadoopRESTAPI通过程序提供对作业状态的访问。同样有什么方法可以获取程序中的spark作业状态吗？ 最佳答案 它与RESTAPI不同，但您可以通过注册SparkListener从应用程序内部跟踪作业的状态。使用SparkContext.addSparkListener。它是这样的:sc.addSparkListener(newSparkListener{overridedefonStageCompleted(event:SparkListenerStageCompleted)={if(event.stageInfo.
我对Hadoop非常熟悉，但对ApacheSpark完全陌生。目前我正在使用Mahout中实现的LDA(LatentDirichletAllocation)算法来进行主题发现。但是，由于我需要使过程更快，所以我想使用spark，但是SparkMLib中未实现LDA(或CVB)算法。这是否意味着我必须自己从头开始实现？如果是这样，Spark是否提供了一些使其更容易的工具？ 最佳答案 LDA最近才被添加到Spark中。它不是当前1.2.1版本的一部分。然而，您可以在当前的SNAPSHOT版本中找到示例:LDAExample.scala您
其实这里也有类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/23922404/elasticsearch-hadoop-why-would-i但答案并不真正令我满意。我的问题很简单:既然有ElasticSearch，我们为什么要使用Hadoop或Spark？Hadoop或Spark有而ElasticSearch没有什么？如果算法是答案，我相信我在创建算法方面并不比Kimchy强。在Hadoop或Spark中，我们需要创建自己的算法。同样，为什么还要使用Hadoop或Spark？回答说，“Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，不应该用作数据仓
在spark中，我想将RDD对象保存到配置单元表中。我正在尝试使用createDataFrame但这是抛出Exceptioninthread"main"java.lang.NullPointerExceptionvalproducts=sc.parallelize(evaluatedProducts.toList);//hereproductsareRDD[Product]valproductdf=hiveContext.createDataFrame(products,classOf[Product])我使用的是Spark1.5版本。 最佳答案
