我有很多包含大约60.000.000行的文件。我所有文件的格式都是{timestamp}#{producer}#{messageId}#{data_bytes}\n我一个一个地浏览我的文件，还想为每个输入文件构建一个输出文件。因为有些台词依赖于以前的台词，所以我将它们按制作人分组。每当一行依赖于一个或多个先前的行时，它们的生产者总是相同的。对所有行进行分组后，我将它们交给我的Java解析器。然后，解析器会将所有已解析的数据对象包含在内存中，然后将其输出为JSON。为了可视化我认为我的作业是如何处理的，我拼凑了以下“流程图”。请注意，我没有可视化groupByKey-Shuffeling
在java中创建RDD的一种方法是JavaRDDpeople=sc.textFile("s3://path");如果使用服务器端加密对s3中的数据进行加密会怎样。那么我们如何创建一个RDD？ 最佳答案 如果您使用的是启用加密的EMR，那么它应该会在从S3在EMR中处理时自动解密。 关于hadoop-Spark-使用服务器端加密(AES)从s3读取，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/que
我已经在javaspark和hive之间创建了连接，我的代码运行良好。我可以用我的代码进行crud操作。现在我需要在几个配置单元列上执行一些加密算法。我用谷歌搜索并发现AES算法适用于加密。但无法获得先进且高度安全的方式来加密配置单元列。我是大数据的新手。如果有人有好的文件，或者可以提出一些想法，那对我很有帮助。对于数据插入，我正在使用sql查询。所以我可以很容易地使用UDF。我的想法是:首先我将创建一个自定义算法用于加密并用于数据插入操作。请指导我。 最佳答案 根据我最初的搜寻，我可以看到来自Hive的几个补丁可用于使用标准加密类
我在MapReduce中有以下实现并且工作正常，现在我试图通过使用FlatMapFunction将其移植到Spark，但是此函数抛出内存不足错误。映射减少:String[]hexList=input.toString().split(",");intnumHex=(int)Math.pow(9,lLevel_From_config-hLevel_From_config);for(Stringhex:hexList){for(inti=0;iSpark实现:@OverridepublicIterable>call(Tuple2tuple)throwsException{Stringkey
我有一个非常复杂的查询，需要使用一些“分组依据”表达式来连接9个或更多表。这些表中的大多数具有几乎相同的行数。这些表还有一些列可以用作对表进行分区的“键”。之前app运行正常，但是现在数据集是之前的3~4倍数据。我的测试表明，如果每个表的行数少于4,000,000，应用程序仍然可以很好地运行。但是，如果计数超过此值，应用程序将写入数百TB的混洗，应用程序将停止(无论我如何调整内存、分区、执行程序等)。实际数据大概只有几十个G。我认为，如果分区工作正常，Spark不应该进行如此多的洗牌，而应该在每个节点上进行连接。令人费解的是，为什么Spark没有那么“聪明”地这样做。我可以将数据集(使
我有一个用例，我想处理大量事件。这些事件中包含多个属性。但是，我想确保对于给定的属性(键)，在给定时间运行的spark执行不超过1个，因为如果对同一个键并行运行两个执行，最终结果将由竞争条件决定.我的模型是这样的:从某个系统接收更改事件。使用本地数据库中的属性丰富事件。使用Kinesis将enrich事件发送到sparkstreaming。使用输出更新本地数据库。apace-storm是否是此类系统的更好竞争者？ 最佳答案 AmazonKinesis使用流中的分片作为数据容器。在分片内，可以保证按顺序处理这些值。您可以针对您的用例利
我有两个具有以下配置的mapr集群，cluster1:hostedonaws,3nodeswith32gofmemory/32coreseachcluster2:hostedonbare-metalservers,8nodeswith128gofmemory/32coreseach我在两个集群上通过yarn运行一段pyspark代码df=hc.sql("select*fromhive_table")df.registerTempTable("df")df.cache().count()for:100timesresult=hc.sql('selectxxxxfromdf')result
我在Hadoop集群中使用HDFS2.7.3和Spark22.0.0。当我启动Spark2ThriftServer时，它成功启动，但自动从Hive用户那里开始运行，它似乎永远挂起。如果我手动终止作业，它会再次使用新的applicationId启动新作业。但如果我停止Spark2Thrift服务器，它就会终止工作。你能帮我理解这个问题吗？提前致谢。 最佳答案 我也遇到过和你一样的问题，spark2.0的thriftserver模块不稳定，最好升级到spark2.1 关于hadoop-Spa
我正在创建配置单元上下文并查询配置单元表，如下所示，spark上下文是使用yarn-cluster创建的HiveContexthv=newHiveContext(sc)hv.sql("useschema")valdf=hv.sql(query)但是它返回一个空数据框。但是，如果我直接在配置单元环境中运行查询，它会返回有效值。可能是什么问题 最佳答案 一般来说，spark中的dataframe可以看作是一个map来检索/计算数据，直到需要数据时才会具体化。为了获取数据，您可以使用df.collect()
我在Hive方面经验不多，目前正在使用Scala学习Spark。我很想知道Tez上的Hive是否真的比SparkSQL快。我搜索了很多有测试结果的论坛，但他们比较了旧版本的Spark，其中大部分是2015年编写的。下面总结了要点ORC将与Spark中的parquet做同样的事情Tez引擎将像Spark引擎一样提供更好的性能Hive中的连接比Spark更好/更快我觉得Hortonworks对Hive的支持比对Spark和Cloudera的支持更多，反之亦然。示例链接:link1link2link3最初我认为Spark会比任何东西都快，因为它们在内存中执行。在阅读了一些文章之后，我发现现有
