尝试从使用GoogleCloudDataproc启动的Spark集群读取Snappy压缩序列文件时，我收到以下警告:java.lang.RuntimeException:nativesnappylibrarynotavailable:thisversionoflibhadoopwasbuiltwithoutsnappysupport.在此上下文中启用Snappy编解码器支持的最佳方法是什么？ 最佳答案 遗憾的是，Dataproc的启动图像是在没有Snappy支持的情况下构建的。我已经打开了一个错误来为下一张图片修复这个问题。解决方法
GoogleMapReduce论文称，workers被安排在与数据所在的同一节点上，或者如果可能的话，至少在同一机架上。我没有通读整个Hadoop文档，但我假设它会尽可能将计算移至数据，而不是将数据移至计算。(我刚开始接触Hadoop的时候，从HDFS到worker的所有数据都必须通过TCP连接，即使worker和数据在同一个节点上。现在还是这样吗？)无论如何，使用ApacheSpark时，worker会被安排在与数据相同的节点上，还是RDD概念会使其更难做到这一点？ 最佳答案 一般来说，这取决于。Spark识别多个位置级别(包括P
我正在使用spark，我看到当一个查询有很多连接操作并且groupbyspark需要做很多洗牌操作。我一直在寻找信息为什么会发生这种情况，但我没有找到任何具体的信息。你能帮助理解这个吗？ 最佳答案 Sparkshuffles只是在集群中移动数据。因此，任何需要分区中本地不存在的数据的转换都会执行洗牌。查看连接，每个分区都需要经过整个连接的df才能完成操作，因此完成了一个洗牌，基本上将连接的df移动到每个事件分区。groupbykey也会发生同样的事情，其中所有相同的键都需要在同一个分区中结束，以便随机播放将它们移到那里。如您所见
环境:使用Hadoop的spark1.6。Hortonworks数据平台2.5我有一个有100亿条记录的表，我想获取3亿条记录并将它们移动到一个临时表。sqlContext.sql("select....frommy_tablelimit300000000").repartition(50).write.saveAsTable("temporary_table")我看到Limit关键字实际上会让spark只使用一个执行器!!!这意味着将3亿条记录移动到一个节点并将其写回Hadoop。我怎样才能避免这种减少，但在拥有多个执行者的情况下仍然只能获得3亿条记录。我希望所有节点都写入hadoo
我有一个关于YARN“FairScheduler”的基本问题。根据thedefinition“公平调度程序-公平调度是一种将资源分配给应用程序的方法，以便所有应用程序平均随着时间的推移获得相等的资源份额”。以下是我的理解和疑问。(1)如果多个应用程序在YARN上运行，那么它将确保所有应用程序在一段时间内或多或少地获得相等的资源份额。(2)我的问题是，如果在YARN中这个属性设置为true那么如果我们在提交spark-submit时使用以下配置会有什么不同吗？(i)driver-memory(ii)executor-memory(iii)num-executors(iv)executor
我正在将数据从sqlserver拉到hdfs。这是我的片段，valpredicates=Array[String]("int_id=500000&&int_id我的IntellijIDE一直这么说"Typemismatch,expectedBooleanorLongorDoubleorString,Actual:Array[String]"在谓词中。不知道这有什么问题。谁能看出这是怎么回事？另外，我如何在这里使用提取大小？谢谢。 最佳答案 option方法只接受Boolean、Long、Double或Strings。要将predic
Forreference:IsolvedthisissuebyaddingNetty4.1.17inhadoop/share/hadoop/common无论我尝试运行什么jar(包括来自https://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html的示例)，在Yarn上运行Spark时，我总是收到有关容器故障的错误。我在命令提示符中收到此错误:Diagnostics:Exceptionfromcontainer-launch.Containerid:container_1530118456145_0001_02_000001Exitc
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭5年前。Improvethisquestion随着Spark在市场上的不断发展，我可以看到Spark在Hadoop上的主要用例，例如:机器学习中的迭代算法交互式数据挖掘和数据处理Spark是一个完全兼容ApacheHive的数据仓库系统，运行速度比Hive快100倍。流处理:实时流中的日志处理和欺诈检测用于警报、聚合和分析传感器数据处理:从哪里获取和合并数据多个来源，内存中的数据集非常有用，因为它们很简单并且处理速度快。我的问题是:S
根据DataFramesAPI，定义是:publicvoidforeach(scala.Function1f)将函数f应用于所有行。但是当我想这样的时候Dataframedf=sql.read().format("com.databricks.spark.csv").option("header","true").load("file:///home/hadoop/Desktop/examples.csv");df.foreach(x->{System.out.println(x);});我收到编译时错误。有什么错误吗？ 最佳答案
我有Hadoop2.6.0.2.2.0.0-2041和Hive0.14.0.2.2.0.0-2041使用命令构建Spark后:mvn-Pyarn-Phadoop-2.4-Dhadoop.version=2.6.0-Phive-Phive-thriftserver-DskipTestspackage我尝试使用以下命令在YARN上运行Pi示例:exportHADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf/var/home2/test/spark/bin/spark-submit\--classorg.apache.spark.examples.SparkPi\--maste
