我正在使用RunJobFlow命令启动SparkEMR集群。此命令设置JobFlowRole到具有政策AmazonElasticMapReduceforEC2Role的IAM角色和AmazonRedshiftReadOnlyAccess.第一个策略包含允许所有s3权限的操作。当EC2实例启动时，它们会承担这个IAM角色，并通过STS生成临时凭证。我做的第一件事是使用com.databricks.spark.redshift从我的Redshift集群读取一个表到一个SparkDataframe中。格式并使用相同的IAM角色从redshift卸载数据，就像我为EMR所做的那样JobFlow
我正在使用以下代码在SparkSQL中创建数据/将数据插入到Hive表中:valsc=SparkSession.builder().appName("App").master("local[2]").config("spark.sql.warehouse.dir","file:///tmp/spark-warehouse").enableHiveSupport().getOrCreate()//actualcoderesult.createOrReplaceTempView("result")result.write.format("parquet").partitionBy("yea
所以我有这两个查询来实现相同的目标。使用Spark-SQL。查询A:SELECT*FROMinspex.defect_parquetaINNERJOINinspex.layer_parquetbONa.id=b.idANDb.name='Example1';查询B:SELECT*FROMinspex.defect_parquetWHEREinspex.layer_scan_indexIN(SELECTlayer_scan_indexFROMinspex.layer_parquetWHEREname='Example1');defect_parquet是一个相当大的表，layer_par
我一直在Hadoop生态系统的不同上下文中使用DAG一词，例如whenanyactioniscalledontheRDD,SparkcreatestheDAGandsubmitsittotheDAGscheduler或DAGmodelisastrictgeneralizationofMapReducemodel它是如何在Hadoop或Spark中实现的？ 最佳答案 您(作为Spark开发人员)将“遇到”的第一个DAG是将转换作为RDD应用于数据集。创建RDD后(通过从外部存储加载数据集或从本地集合创建RDD)，您从单节点RDDlin
通过Spark读取文件时，默认的输入文件分隔符是换行符(\n)。可以使用“textinputformat.record.delimiter”属性定义自定义分隔符。但是，是否可以为同一个文件指定多个分隔符？假设一个文件有以下内容:COMMENT,A,B,CCOMMENT,D,E,FLIKE,I,H,GCOMMENT,J,K,LCOMMENT,M,N,O我想用COMMENT和LIKE而不是换行符来读取这个文件。不过，如果spark中不允许使用多个定界符，我想出了一个替代方案。valss=SparkSession.builder().appName("SentimentAnalysis").
这个问题在这里已经有了答案:HowtocreateSparkSessionwithHivesupport(failswith"Hiveclassesarenotfound")?(10个答案)关闭2年前。我有一个非常简单的应用程序，它试图使用spark从/src/main/resources读取一个orc文件。我不断收到此错误:UnabletoinstantiateSparkSessionwithHivesupportbecauseHiveclassesarenotfound.我试过添加依赖org.apache.sparkspark-hive_2.112.0.0此处推荐:Unableto
我刚刚使用Hive2.3.2和Spark2.3设置了一个新的hadoop3.0集群。当我想在Hive表上运行一些查询时，出现以下错误。我知道Hive中有一些错误，但似乎已为2.1.1修复，但不确定2.3.2版本的情况如何。您是否知道这是否可以以某种方式处理？谢谢UsingScalaversion2.11.8(OpenJDK64-BitServerVM,Java1.8.0_151)Typeinexpressionstohavethemevaluated.Type:helpformoreinformation.scala>importspark.sqlimportspark.sqlscal
我正在使用SpringFramework创建一个API来查询我在Hadoop中的一些表。我使用的命令:println("-----------------------------------------------------------------before)valspark=SparkSession.builder().appName("API").master("local[*]).enableHiveSupport().getOrCreate()println("---------------------------------------------------------
这个问题在这里已经有了答案:java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/hadoop/fs/StorageStatistics(2个答案)关闭4年前。我在DC/OS上有一个Spark集群，我正在运行一个从S3读取的Spark作业。版本如下:星火2.3.1Hadoop2.7AWS连接依赖:"org.apache.hadoop"%"hadoop-aws"%"3.0.0-alpha2"我通过执行以下操作读入数据:`valhadoopConf=sparkSession.sparkContext.hadoopConfigurationhadoopConf.
在执行完所有spark任务后，我检测到意外的磁盘IO(DISKBUSY峰值)完成但spark上下文并没有停止——如图案例2所示21:56:47.任何人都可以帮助解释它并提供有关如何避免的建议还是推迟？或者Spark上下文是否有一些周期性的异步IO可能导致峰值的事件？谢谢!给出了在两种情况下运行SparkSQL批处理作业的示例。在第一一，我执行sql工作负载，并在之后立即停止spark上下文.show()Action结束。在第二种情况下，我在之后添加了1分钟的sleep.show()通过使用Thread.sleep(60000)，然后停止Spark上下文。结果显示两种情况下执行sql工作
