我正在学习Sparkstreaming，我被困在一个可能很简单的问题上。我想从目录中提取整个文本文件。这里通常提到的方法是wholeTextFile，而不是按行分割文件的textFile。但是，据我所知，该方法在流上下文中不可用。如何简单实现类似的效果——流式获取(文件名，整个文件内容)？带有streamingcontext和sparksession的Scala示例会很棒。 最佳答案 好吧，自从2017年以来，OP可能不再有这个问题了，但我实际上看起来是这样的，当我找到解决方案时正准备放弃，Spark3将包含一种格式，可以是用来实现
我正在编写一个基本上是字符串RDD的spark程序。我需要做的基本上是为每个字符串创建一个查询，并根据Elasticsearch索引进行查询。所以本质上查询在字符串上会有所不同。我想使用elasticsearch-hadoop进行搜索，以便进行优化。RDD可能很大，我正在寻找任何可能的优化例如RDD是List[India,IBMCompany,Netflix,LebronJames]。我们将在所有这些术语上创建更多类似此搜索，并在索引维基百科上进行搜索并取回结果。例如，我们将为India、IBM、Netflix和LebronJames创建四个类似这样的查询，并为他们取回点击量我确实已经
我使用的是HDP2.6。我下载了最新版本的Spark(2.2.1)并使用spark-submit我正在尝试运行我的jar(使用与程序集相同版本的Spark构建)。但是，我收到错误:Classorg.apache.hadoop.yarn.client.RequestHedgingRMFailoverProxyProvidernotfound我的$HADOOP_CONF_DIR是/etc/hadoop/conf这是链接到/usr/hdp/current/hadoop-client/conf我的yarn-site.xml在yarn.application.classpath包含条目:/usr
我正在尝试使用Spark从AmazonS3读取数据.但我越来越java.lang.NoClassDefFoundError:org/jets3t/service/S3ServiceException从Hadoop调用内部。我已经尝试下载jets3t并将所有包含的jar添加到我的类路径中，但它没有帮助。以下是正在发生的事情的完整记录:scala>valzz=sc.textFile("s3n://")13/08/3019:50:21INFOstorage.MemoryStore:ensureFreeSpace(45979)calledwithcurMem=46019,maxMem=8579
我在使用SparkStreamingAPI时遇到以下问题。我目前正在通过Flume将输入数据流式传输到SparkStreaming，我计划用它对数据进行一些预处理。然后，我想把数据保存到Hadoop的文件系统中，用Impala查询。但是，Spark将数据文件写入单独的目录，并为每个RDD生成一个新目录。这是一个问题，因为首先，Impala中的外部表无法检测到子目录，只能检测到它们指向的目录内的文件，除非已分区。其次，Spark添加新目录的速度如此之快，以至于在Impala中为每个生成的目录定期创建一个新分区对性能来说非常糟糕。另一方面，如果我选择增加Spark中写入的滚动间隔，这样目录
我正在尝试弄清楚如何将编解码器传递给ApacheSpark中的saveAsSequenceFile方法。下面是我试图运行的代码。我正在运行Scala2.10.4、Spark1.0.0、Java1.7.60和ApacheHadoop2.4.0。valrdd:RDD[(String,String)]=sc.sequenceFile(secPath,classOf[Text],classOf[Text]).map{case(k,v)=>(k.toString,v.toString)}valsortedOutput=rdd.sortByKey(true,1)sortedOutput.saveA
我在我的4节点集群上运行相当大的任务。我正在从一个表中读取大约4GB的过滤数据并运行NaïveBaye的训练和预测。我的HBase区域服务器在一台机器上运行，它与以公平调度模式运行的spark集群分开，尽管HDFS在所有机器上运行。执行时，我在集群上的事件任务数量方面遇到了奇怪的任务分配。我观察到，在任何时间点，只有一个事件任务或最多两个任务在一台/两台机器上运行，而另一台则处于空闲状态。我的期望是RDD中的数据将在所有节点上进行划分和处理，以进行计数和不同等操作。为什么所有节点都不用于单个作业的大型任务？在单独的机器上安装HBase与此有什么关系吗？ 最佳
我尝试用以下方法启动spark-shell:spark-shell--masteryarn-client然后我进入外壳。但几秒钟后，我在shell中得到了这个:WARNReliableDeliverySupervisor:Associationwithremotesystem[akka.tcp://sparkYarnAM@10.0.2.15:38171]hasfailed,addressisnowgatedfor[5000]ms.Reasonis:[Disassociated].我在yarn日志文件中多次重复此错误。15/02/2320:37:26INFOyarn.YarnAlloca
我实际上是在问自己使用SparkSQL和Hive进行实时分析的性能。我知道Hive是为批处理而创建的，而Spark是用来进行快速查询的。但是，将SparkSQL与Hive结合使用可以让我进行实时查询吗？或者它只会进行最快的查询但不是实时的。我应该使用其他数据仓库而不是Hive，例如Hbase吗？提前致谢，弗洛里安 最佳答案 虽然Spark比Hive快得多，但它可能仍然不是为网站提供服务的理想解决方案。因此，SparkSQL是否可以执行“实时”查询在很大程度上取决于您认为实时的时间线类型、您的数据集是否足够小以缓存在内存中，以及您的查
我是Apachespark和Scala编程语言的新手。我想要实现的是从我的本地mongoDB数据库中提取数据，然后将其保存在parquetformat中。将ApacheSpark与hadoop连接器结合使用到目前为止，这是我的代码:packagecom.examplesimportorg.apache.spark.{SparkContext,SparkConf}importorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.hadoop.conf.Configurationimportorg.bson.BSONObjectimportcom.mongodb
