我正在尝试使用yarn运行spark作业，但出现以下错误java.lang.NoSuchMethodError:com.google.common.util.concurrent.Futures.withFallback(Lcom/google/common/util/concurrent/ListenableFuture;Lcom/google/common/util/concurrent/FutureFallback;Ljava/util/concurrent/Executor;)Lcom/google/common/util/concurrent/ListenableFuture
我正在尝试在Netbeans中运行SparkPi.scala示例程序。不幸的是，我对Spark很陌生，未能成功执行它。我的偏好是只在Netbeans中工作并从那里执行。我知道spark还允许从spark控制台执行-但是我不想采用这种方法。这是我的build.sbt文件内容:name:="SBTScalaSparkPi"version:="1.0"scalaVersion:="2.10.6"libraryDependencies+="org.apache.spark"%%"spark-core"%"1.6.1"这是我的plugins.sbt文件内容:logLevel:=Level.War
我试图从RDD中过滤空值但失败了。这是我的代码:valhBaseRDD=sc.newAPIHadoopRDD(conf,classOf[TableInputFormat],classOf[org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable],classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result])valraw_hbaserdd=hBaseRDD.map{kv=>kv._2}valRatings=raw_hbaseRDD.map{result=>valx=Bytes.toString(result.ge
我无法让我的Spark作业从HDFS流式传输“旧”文件。如果我的Spark作业由于某种原因(例如演示、部署)而关闭，但写入/移动到HDFS目录是连续的，我可能会在启动SparkStreaming作业后跳过这些文件。valhdfsDStream=ssc.textFileStream("hdfs://sandbox.hortonworks.com/user/root/logs")hdfsDStream.foreachRDD(rdd=>logInfo("Numberofrecordsinthisbatch:"+rdd.count()))输出-->这批记录数:0有没有办法让SparkStrea
在我试图理解spark的任何地方，它都说它很快，因为它将数据保存在内存中，而不是mapreduce。让我们举个例子-我有一个5节点spark集群，每个节点有100GBRAM。假设我有500TB的数据来运行spark作业。现在spark可以保留的总数据是100*5=500GB。如果它可以在任何时间点仅在内存中保留最多500GB的数据，是什么让它快如闪电？ 最佳答案 Spark并不神奇，也不能改变计算的基本原理。Spark使用内存作为渐进增强，对于无法保存的庞大数据集，将回退到磁盘I/O内存。在必须从磁盘扫描表的场景中，spark性能应
我在Hadoop的YARN上运行Spark。这种转换是如何进行的？collect()是否在转换之前发生？我还需要在每个从属节点上安装Python和R才能进行转换吗？我正在努力寻找这方面的文档。 最佳答案 toPandas(PySpark)/as.data.frame(SparkR)必须在创建本地数据框之前收集数据。例如toPandas方法如下所示:deftoPandas(self):importpandasaspdreturnpd.DataFrame.from_records(self.collect(),columns=self.
我在Spark上使用Hive时遇到问题。我在CentOS6.5上通过Ambari安装了单节点HDP2.1(Hadoop2.4)。我正在尝试在Spark上运行Hive，所以我使用了以下说明:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+on+Spark%3A+Getting+Started我已经在ApacheSpark官方网站上下载了“PrebuiltforHadoop2.4”版本的Spark。所以我开始了大师:./spark-classorg.apache.spark.deploy.master.Master然后worker
在使用spark处理数据后，我对找到将数据保存到HDFS中的正确方法感到有点困惑。这就是我想要做的。我正在计算数字字段的最小值、最大值和SD。我的输入文件有数百万行，但输出只有大约15-20个字段。因此，输出是每个字段的单个值(标量)。例如:我将FIELD1的所有行加载到一个RDD中，最后，我将获得FIELD1的3个单值(MIN、MAX、SD)。我将这三个值连接成临时字符串。最后，我将有15到20行，包含4列，格式如下FIELD_NAME_1MINMAXSDFIELD_NAME_2MINMAXSD这是一段代码://createrddvaldata=sc.textFile("hdfs:/
我正在尝试连接一个spark-shellamazonhadoop，但我总是出现以下错误并且不知道如何修复它或配置缺少的内容。spark.yarn.jars,spark.yarn.archivespark-shell--jars/usr/share/aws/emr/ddb/lib/emr-ddb-hadoop.jarSettingdefaultloglevelto"WARN".Toadjustlogginglevelusesc.setLogLevel(newLevel).16/08/1207:47:26WARNUtils:Service'SparkUI'couldnotbindonpor
我想知道是否有人有使用ElasticsearchforHadooplibrary配置Kubernetes集群的经验.尝试从spark写入elasticsearch时，我遇到了节点发现超时的问题。感谢elasticsearch-cloud-kubernetes，我已经启动并运行了ElasticsearchES的插件，它处理发现，但我不确定如何最好地配置elasticsearch-hadoop以了解kubernetes集群中的节点(pods)。我已经尝试将spark.es.nodes设置为es-client服务，但这似乎不起作用。我也知道我可以启用es.nodes.wan.only，但如文
