我尝试了几个关于在Windows环境中设置Spark和Hadoop的教程，尤其是与R一起使用时。Thisone当我点击图9时导致此错误:ThistutorialfromRstudio也给我带来了问题。当我到达时sc步骤，我遇到了这个熟悉的错误:Errorinforce(code):Failedwhileconnectingtosparklyrtoport(8880)forsessionid(1652):Gatewayinport(8880)didnotrespond.Path:C:\Users\jvangeete\spark-2.0.2-bin-hadoop2.7\bin\spark-
要设置mapreduce.job.user.name=myuser尝试过spark-submit--classcom.MyClass--confmapreduce.job.user.name=myuser\--confspark.mapreduce.job.user.name=myuser\--masteryarn\--deploy-modecluster\也试过--confuser.name在SparkUI环境中显示user.nameyarn 最佳答案 在Spark3中，将SPARK_USER设置为系统属性。https://git
我一直在寻找以下问题的解决方案。我使用的是Scala2.11.8和Spark2.1.0。Applicationapplication_1489191400413_3294failed1timesduetoAMContainerforappattempt_1489191400413_3294_000001exitedwithexitCode:-104Formoredetailedoutput,checkapplicationtrackingpage:http://ip-172-31-17-35.us-west-2.compute.internal:8088/cluster/app/app
语境我正在Spark集群上执行Spark工具(如果有兴趣，this是Spark工具)。该工具正在从HDFS读取输入文件，并将在HDFS中生成输出文件。我有2个AzureVM，带有一个SparkMaster容器、一个Namenode容器、两个SparkWorker容器和两个Datanode容器(还有两个容器以提供该工具所需的文件，但我认为这不重要)，配备DockerSwarm。这是我用来运行Spark工具的Bash命令:/gatk/gatkBwaAndMarkDuplicatesPipelineSpark\--inputhdfs://namenode:8020/PFC_0028_SW_C
我在Spark版本2.3.0中有一个简单的SparkStreaming应用程序，它将每个处理批处理的结果放在HDFS上。我的应用程序在部署模式客户端的YARN上运行，我正在使用kerberizedhadoop集群(hadoop2.6.0-cdh5.9.3)。我在spark-submit命令中设置了--principal和--keytab。几天后，由于缓存中缺少委托(delegate)token，我的应用程序无法写入HDFS。重新启动应用程序后，流媒体工作正常，但几天后由于同样的原因再次失败。这是来自驱动程序的日志:ERRORJobScheduler:Errorrunningjobstr
我正在尝试在Yarn客户端上运行Spark作业。我有两个节点，每个节点都有以下配置。我收到“ExecutorLostFailure(执行程序1丢失)”。我已经尝试了大部分Spark调优配置。我已经减少到一个执行器丢失，因为最初我遇到了6个执行器故障。这些是我的配置(我的spark-submit):HADOOP_USER_NAME=hdfsspark-submit--classgenkvs.CreateFieldMappings--masteryarn-client--driver-memory11g--executor-memory11G--total-executor-cores16
只是在尝试将基本RDD数据集导入DynamoDB时卡住了。这是代码:importorg.apache.hadoop.mapred.JobConfvarrdd=sc.parallelize(Array(("",Map("col1"->Map("s"->"abc"),"col2"->Map("n"->"123")))))varjobConf=newJobConf(sc.hadoopConfiguration)jobConf.set("dynamodb.output.tableName","table_x")jobConf.set("mapred.output.format.class","
我设置了一个HDP集群，其中包含Spark。我还为集群启用了Kerberos，因此所有服务和用户都必须通过其主体进行身份验证。这似乎工作正常，所有服务都在运行，并且用户必须获得有效的Kerberos票证才能访问，例如YARNResourceManager的WebUI。否则他会收到这样的错误消息:但是，在创建一个kinit之后，用户可以访问该网站。我现在想要做的(我认为它已经是)，也是像那样保护SparkHistoryServerUI，以便用户必须通过Kerberos票证进行身份验证。实际上每个人都可以在没有身份验证的情况下访问UI:有没有可能做到这一点？如果是，我该如何配置？spark
我有一个接收单个事件(字符串)的CustomReceiver。在spark应用程序运行时使用接收到的单个事件从nosql读取数据并应用转换。当观察到每个批处理的处理时间大于批处理间隔我设置了这个属性。spark.streaming.backpressure.enabled=true在此之后，我希望CustomReceiver在批处理时间超过批处理窗口时不会触发和接收事件，但这种情况并没有发生，并且仍在添加积压的批处理。我在这里遗漏了什么吗？ 最佳答案 尝试检查this和this文章。 关
Hadoop2.7.3、Spark2.1.0和Hive2.1.1。我正在尝试将spark设置为hive的默认执行引擎。我将$SPARK_HOME/jars中的所有jar上传到hdfs文件夹，并将scala-library、spark-core和spark-network-commonjar复制到HIVE_HOME/lib。然后我使用以下属性配置了hive-site.xml:hive.execution.enginesparkspark.masterspark://master:7077SparkMasterURLspark.eventLog.enabledtrueSparkEventL
