我想在HBase数据库中保存Twitter流。我现在拥有的是用于接收和转换数据的Saprk应用程序。但是我不知道如何将我的TwitterStream保存到HBase中？我发现唯一有用的是PairRDD.saveAsNewAPIHadoopDataset(conf)方法。但是我应该如何使用它，我必须进行哪些配置才能将RDD数据保存到我的HBase表中？我唯一找到的是HBase客户端库，它可以通过Put对象将数据插入到表中。但这不是Spark程序内部的解决方案，是吗(有必要遍历RDD内的所有项目!!)？谁能举个JAVA的例子？我的主要问题似乎是org.apache.hadoop.conf.
我们在Azure中运行HDInsight集群，但它不允许在创建集群时启动边缘/网关节点。所以我通过安装创建了这个边缘/网关节点echo'debhttp://private-repo-1.hortonworks.com/HDP/ubuntu14/2.x/updates/2.4.2.0HDPmain'>>/etc/apt/sources.list.d/HDP.listecho'debhttp://private-repo-1.hortonworks.com/HDP-UTILS-1.1.0.20/repos/ubuntu14HDP-UTILSmain'>>/etc/apt/sources.l
我想用yarn提交多个spark-submit作业。当我运行时spark-submit--classmyclass--masteryarn--deploy-modeclusterblahblah现在，我必须等待作业完成才能提交更多作业。我看到了心跳:16/09/1916:12:41INFOyarn.Client:application_1474313490816_0015的申请报告(状态:RUNNING)16/09/1916:12:42INFOyarn.Client:application_1474313490816_0015的申请报告(状态:RUNNING)我怎样才能让yarn从同一
我已经在我的四节点集群上安装了Hadoop。我还在它们每个上安装了ApacheSpark。我可以在没有密码的情况下从主人ssh到每个奴隶。我也可以很好地启动我的主节点。但是，当我尝试使用/opt/spark/sbin/start-all.sh运行Spark时，出现以下错误:startingorg.apache.spark.deploy.master.Master,loggingto/opt/spark/logs/spark-hduser-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-lebron.outdoublet:chown:changingown
给定按some_field(int类型)Hive表分区，数据存储为Avro文件，我想使用SparkSQL查询表，返回的数据帧必须已经按some_field(用于分区)分区。查询看起来像SELECT*FROMsome_table默认情况下Spark不会这样做，返回的data_frame.rdd.partitioner是None。获得结果的一种方法是在查询后通过显式重新分区，但可能有更好的解决方案。HDP2.6、Spark2。谢谢。 最佳答案 首先，您必须区分Dataset的分区和转换后的RDD[Row]的分区。不管前者的执行计划是什么
我有一个包含数十GB数据的文本文件，我需要从HDFS加载它并将其并行化为RDD。此文本文件使用以下格式描述项目。请注意，字母字符串不存在(每行的含义是隐含的)并且每行可以包含空格以分隔不同的值:0001(id)100010002000(dimensions)0100(weight)0030(amount)0002(id)111010005000(dimensions)0220(weight)3030(amount)我认为并行化此文件的最直接方法是将其从本地文件系统上传到HDFS，然后通过执行sc.textFile(filepath)创建一个RDD。但是，在这种情况下，分区将取决于与文件
我想将一个巨大的pyspark数据框保存为一个Hive表。我怎样才能有效地做到这一点？我希望使用pyspark.sql.DataFrameWriter.saveAsTable中的saveAsTable(name,format=None,mode=None,partitionBy=None,**options)。#Let'ssayIhavemydataframe,my_df#AmIabletodothefollowing?my_df.saveAsTable('my_table')我的问题是我可以使用哪些格式，我可以在哪里找到这些信息？OrcSerDe是一个选项吗？我还在学习这个。谢谢。
为什么spark使用序列文件抛出NotSerializableExceptionorg.apache.hadoop.io.NullWritable？我的代码(非常简单):importorg.apache.hadoop.io.{BytesWritable,NullWritable}sc.sequenceFile[NullWritable,BytesWritable](in).repartition(1000).saveAsSequenceFile(out,None)异常org.apache.spark.SparkException:Jobaborted:Task1.0:66hadanot
我正在使用spark从目录及其子目录的单个RDD中读取HDFS中所有文件的数据。我找不到任何有效的方法来做到这一点。所以我尝试编写一些自定义代码，如下所示:publicObjectfetch(Stringsource,Stringsink){//readingdatabooleanisDir=newFile(source).isDirectory();System.out.println("isDir="+isDir);JavaRDDlines;if(isDir){lines=readFiles(newFile(source).listFiles(),null);}elselines=
我正在尝试使用sparkoveryarn(CentOS上的ClouderaHadoop5.2)运行一个简单的Map/Reducejava程序。我已经尝试了这两种不同的方式。第一种方式如下:YARN_CONF_DIR=/usr/lib/hadoop-yarn/etc/hadoop/;/var/tmp/spark/spark-1.4.0-bin-hadoop2.4/bin/spark-submit--classMRContainer--masteryarn-cluster--jars/var/tmp/spark/spark-1.4.0-bin-hadoop2.4/lib/spark-ass
