我在设置以下调度程序队列参数时遇到了一些问题:有2个队列Dev和Prod根100%开发30%生产率70%(如果只有一个使用它应该充当100%的集群)每个队列由多个用户使用，资源应该被平均共享，但是当只有一个用户存在时(在每个队列中)它应该使用队列的全部容量。如果用户单独在集群中，它应该使用100%的集群以防第二个用户加入，调度程序应该共享可用资源我现在有什么，示例流程:集群没有作业用户队列Dev中的提交作业。(它现在使用100%的集群)用户B在队列Dev提交作业(它卡在已接受并等待第一个作业完成)我想要什么:在这种情况下，因为第二个作业在同一个队列中，每个作业都应该接收队列的50%，即
当我尝试通过Spark(1.6)列出所有Hive数据库时scala>valtdf=sqlContext.sql("SHOWDATABASES");tdf:org.apache.spark.sql.DataFrame=[result:string]scala>tdf.show+-------+|result|+-------+|default|+-------+当我尝试通过hiveshell列出所有hive数据库时hive>showdatabases;OKdefaultTimetaken:0.621seconds,Fetched:1row(s)在我的hive中，实际上我已经有了很多数据库
我想从SparkRDD中暂存JSON数据并将其存档到AWSS3。只有压缩它才有意义，我有一个使用hadoop的GzipCodec的进程。，但有些事情让我对此感到紧张。当我查看org.apache.spark.rdd.RDD.saveAsTextFile的类型签名时这里:https://spark.apache.org/docs/2.3.0/api/scala/index.html#org.apache.spark.rdd.RDD类型签名是:defsaveAsTextFile(path:String,codec:Class[_但是当我在这里检查可用的压缩编解码器时:https://spa
我是Spark的新手，想将页面记录从维基百科转储加载到RDD中。我尝试使用hadoop流中提供的记录读取器，但不知道如何使用它。谁能帮我用下面的代码创建一个带有页面记录的漂亮RDD？importorg.apache.hadoop.io.Textimportorg.apache.hadoop.streaming.StreamXmlRecordReaderimportorg.apache.hadoop.mapred.JobConfimportorg.apache.spark.SparkConfimportorg.apache.spark.SparkContextobjectWikiTest
我们可以使用Spark作为Hive的引擎吗？我们在Hive中有许多遗留系统和代码库，并且希望将Spark与Hive结合使用。最好的， 最佳答案 两个选项，如果你想在spark上运行hive，这是可能的，但它是一个非常alpha特性:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+on+Spark%3A+Getting+Started恕我直言，你最好使用SparkSQL和指定的HiveContext，你可以这样使用://scisanexistingSparkContext.v
这个问题在这里已经有了答案:HowtoknowwhatisthereasonforClosedChannelExceptionswithspark-shellinYARNclientmode?(4个答案)关闭3年前。我有三个虚拟机作为分布式Spark集群运行。我正在使用Spark1.3.0和底层Hadoop2.6.0。如果我运行SparkPi示例/usr/local/spark130/bin/spark-submit--classorg.apache.spark.examples.SparkPi--masteryarn-client/usr/local/spark130/example
独立程序可以通过使用AWS客户端jar文件在没有Hadoop的情况下读取/写入AWSS3文件。Spark程序可以在没有Hadoop的情况下读/写文件。然而，Spark需要读取/写入AWSS3文件的程序才能使用Hadoop。即便如此，即使设置了Hadoop目录，Spark1.4和Hadoop2.6&2.7仍会出现关于缺少S3的Hadoop类的运行时错误。Spark程序是否可以通过AWS客户端jar文件在不使用Hadoop的情况下读取/写入S3文件？如果不是，我该如何解决Spark在运行时缺少Hadoop的S3类的问题？ 最佳答案 Sp
在官方Sparkdocumentation据解释，applicationjar对应于:Ajarcontainingtheuser'sSparkapplication.Insomecasesuserswillwanttocreatean"uberjar"containingtheirapplicationalongwithitsdependencies.Theuser'sjarshouldneverincludeHadooporSparklibraries,however,thesewillbeaddedatruntime这可以通过在maven或sbt中使用“Provided”范围轻松解
如果我想在异常或特定用例的情况下以编程方式从spark作业内部停止我的Spark应用程序，如何从Java代码实现这一点。我尝试调用JavaSparkContext.close()但作业似乎仍在运行。 最佳答案 您可以使用以下方法取消正在运行的spark作业:cancelJobGroup(StringgroupId)-取消指定组的Activity作业。cancelAllJobs()-取消所有已安排或正在运行的作业。更多详情可以引用APIdoc 关于java-如何以编程方式停止Spark作业
我正在尝试将数据框转换为sparkScala中的配置单元表。我已经从XML文件中读入了数据框。它使用SQL上下文来执行此操作。我想将此数据框转换为配置单元表。我收到此错误:"WARNHiveContext$$anon$1:Couldnotpersistdatabase_1.test_tableinaHivecompatibleway.PersistingitintoHivemetastoreinSparkSQLspecificformat."objectspark_conversion{defmain(args:Array[String]):Unit={if(args.length")
