我了解YARN和Spark。但是我想知道什么时候需要使用Yarn和Spark处理引擎。我可以识别YARN和Spark之间的区别的不同案例研究有哪些？ 最佳答案 您不能直接比较Yarn和Spark。Yarn是一个分布式容器管理器，例如Mesos，而Spark是一个数据处理工具。Spark可以在Yarn上运行，就像HadoopMapReduce可以在Yarn上运行一样。碰巧HadoopMapReduce是Yarn附带的功能，而Spark不是。如果你的意思是比较MapReduce和Spark，我建议阅读thisotheranswer.
ERRORnetty.NettyTransport:failedtobindtospark.master/172.28.128.3:0,shuttingdownNettytransport15/03/1604:08:50WARNutil.Utils:Service'Driver'couldnotbindonport0.Attemptingport1.^^^是我从我的从属日志中得到的错误。我正在使用spark-submit提交我的工作。这是没有意义的，因为从站能够连接到主站，如web-ui所示。我认为我已经配置了正确的端口，如下所示是我在所有机器上的配置。Spark-Env.shexpo
我有一个从本地文件读取数据的spark应用程序。JavaRDDfile=context.textFile(input);由于它不是分布式文件，我需要同一路径上每个节点上的输入文件的副本。这是否意味着每个节点都将处理整个文件？如果是，是否有办法使文件保持非分布式并使节点处理文件的不同部分而不在每个节点上都有一个副本？谢谢! 最佳答案 假设该文件适合驱动程序的内存，可以使用native代码加载它，然后使用context.parallelize(data)将其转换为RDD以将其分发到集群中用于进一步的并行处理。在scala中，可以这样做:
当我尝试调用时出现以下错误我为spark使用python客户端。lines=sc.textFile(hdfs://...)lines.take(10)我怀疑spark和hadoop版本可能不兼容。以下是hadoop版本的结果:Hadoop2.5.2颠覆https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/hadoop.git-rcc72e9b000545b86b75a61f4835eb86d57bfafc0jenkins于2014-11-14T23:45Z编译使用protoc2.5.0编译来自带有校验和的源df7537a4faa4658983d397abf45
我正在尝试运行在spark1.3.1中完美运行的Pythonspark脚本。我已经下载了spark1.4并尝试运行脚本，但它一直在说SparkStreaming'sKafkalibrariesnotfoundinclasspath.Tryoneofthefollowing.IncludetheKafkalibraryanditsdependencieswithinthespark-submitcommandas$bin/spark-submit--packagesorg.apache.spark:spark-streaming-kafka:1.4.0...DownloadtheJARo
使用Oozie版本4.1.0.3在Spark中运行Hive查询时获取表未找到异常，作为java操作。从hdfs路径复制hive-site.xml和hive-default.xml使用的workflow.xml:${jobTracker}${nameNode}${nameNode}/user/${wf:user()}/${appRoot}/env/devbox/hive-site.xmloozie.hive.defaults${nameNode}/user/${wf:user()}/${appRoot}/env/devbox/hive-default.xmlpool.name${etlP
假设我有以下内容:valdataset2=dataset1.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)valdataset3=dataset2.map(.....)如果您对dataset2进行转换，那么您必须持久化它并将其传递给dataset3并取消持久化之前的数据？我正在尝试确定何时持久化和取消持久化RDD。对于每一个新创建的rdd，我都必须坚持它吗？谢谢 最佳答案 Spark自动监控每个节点上的缓存使用情况，并以最近最少使用(LRU)的方式删除旧数据分区。如果您想手动删除RDD而不是等待它从缓存中
我有大量需要转换为Parquet的GZip文件。由于GZip的压缩特性，这不能针对一个文件并行化。但是，既然我有很多，有没有比较简单的方法让每个节点做一部分文件呢？这些文件在HDFS上。我假设我不能使用RDD基础设施来编写Parquet文件，因为这一切都是在驱动程序上完成的，而不是在节点本身上完成的。我可以并行化文件名列表，编写一个处理本地Parquets并将它们保存回HDFS的函数。我不知道该怎么做。我觉得我错过了一些明显的东西，谢谢!这被标记为重复问题，但事实并非如此。我完全了解Spark能够将它们作为RDD读取而不必担心压缩，我的问题更多是关于如何并行地将这些文件转换为结构化Pa
所以我有一段代码可以将记录索引到弹性中。此代码使用spark和hadoop运行。我刚刚将Elasticsearch升级到2.3.1。当我在本地机器上运行我的代码时，它运行良好。当我尝试使用spark提交作业运行它时，我得到了java.lang.NoSuchMethodError:com.google.common.util.concurrent.MoreExecutors.directExecutor()Ljava/util/concurrent/Executor;在谷歌搜索后，我意识到问题出在Guava上，所以在我的pom.xml中我只是把com.google.guavaGuava1
我一直在8节点集群上部署SparkPi示例。与示例相关的任务似乎没有部署到集群中的所有节点，即使集群未得到充分利用(没有其他作业在运行)。以下是我启动SparkPi示例的方式:spark-submit--classorg.apache.spark.examples.SparkPi--masteryarn--deploy-modecluster--driver-memory1g--executor-memory1g--executor-cores1--num-executors7$SPARK_HOME/lib/spark-examples-1.6.1-hadoop2.6.0.jar100
