在Spark中，您可以为mapPartitions使用用户定义的函数。现在我的问题是如何向它传递参数。例如，目前我有这样的东西，它使用rdd.mapPartitions(userdefinedFunc)调用。defuserdefinedFunc(iter:Iterator[(Long,Array[SAMRecord])]):Iterator[(Long,Long)]={valres=scala.collection.mutable.ArrayBuffer.empty[(Long,Long)]//Codehereres.iterator}但是，我还想要一个常量作为该用户定义函数的参数，例
我正在通过阅读数百万个xml文件valxmls=sc.binaryFiles(xmlDir)该操作在本地运行良好，但在yarn上运行失败:clienttoken:N/Adiagnostics:Applicationapplication_1433491939773_0012failed2timesduetoApplicationMasterforattemptappattempt_1433491939773_0012_000002timedout.Failingtheapplication.ApplicationMasterhost:N/AApplicationMasterRPCpor
在Centos机器上，Pythonv2.6.6和ApacheSparkv1.2.1尝试运行./pyspark时出现以下错误似乎是python的一些问题，但无法弄清楚15/06/1808:11:16INFOspark.SparkContext:SuccessfullystoppedSparkContextTraceback(mostrecentcalllast):File"/usr/lib/spark_1.2.1/spark-1.2.1-bin-hadoop2.4/python/pyspark/shell.py",line45,insc=SparkContext(appName="PyS
我在尝试合并和保存RDD时遇到了NPE。代码在本地工作，和在scalashell中的集群上工作，但在将其作为作业提交到集群时抛出错误。我尝试使用take()打印出来以查看rdd是否包含一些空数据，但这会引发相同的错误-痛苦，因为它在shell中工作正常。我正在保存到HDFS并在变量中包含完整的url路径-在MLLib训练阶段使用此方法可以很好地保存模型。非常感谢任何想法!Scala代码(整体预测函数)://LoadtheRandomForestvalrfModel=RandomForestModel.load(sc,modelPath)//Makethepredictions-Here
我正在使用以下命令将parquet文件写入hdfs:df.write.mode(SaveMode.Append).partitionBy(id).parquet(path)之后我正在读取和过滤这样的文件:valfile=sqlContext.read.parquet(folder)valdata=file.map(r=>Row(r.getInt(4).toString,r.getString(0),r.getInt(1),r.getLong(2),r.getString(3)))valfilteredData=data.filter(x=>x.thingId.equals("1"))f
目前我正在以独立模式运行我的spark集群。我正在从平面文件或Cassandra(取决于工作)读取数据，并将处理后的数据写回到Cassandra本身。我想知道我是否切换到Hadoop并开始使用像YARN或mesos这样的资源管理器，它是否给我带来了额外的性能优势，例如执行时间和更好的资源管理？目前我在洗牌过程中处理大量数据时可能会出现阶段失败。如果我迁移到YARN，Resourcemanager可以解决这个问题吗？ 最佳答案 Spark独立集群管理器还可以为您提供集群模式功能。如果您只运行Spark，Spark独立集群将提供几乎所有
我正在尝试将一些代码从pandas移植到(py)Spark。不幸的是，我已经在输入部分失败了，我想在其中读取二进制数据并将其放入SparkDataframe。到目前为止，我正在使用来自numpy的fromfile:dt=np.dtype([('val1','但是对于Spark，我找不到如何去做。到目前为止，我的解决方法是使用csv-Files而不是二进制文件，但这不是理想的解决方案。我知道我不应该将numpy的fromfile与spark一起使用。如何读取已加载到hdfs中的二进制文件？我试过类似的东西fileRDD=sc.parallelize(['hdfs:///user/bin_
我们正在尝试提交一个spark作业(spark2.0、hadoop2.7.2)，但出于某种原因，我们在EMR中收到了一个相当神秘的NPE。一切都像scala程序一样运行良好，所以我们不确定是什么导致了这个问题。这是堆栈跟踪:18:02:55,271ERRORUtils:91-Abortingtaskjava.lang.NullPointerExceptionatorg.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$GeneratedIterator.agg_doAggregateWithKeys$(UnknownSource)
Spark架构完全围绕执行器和内核的概念展开。我想看看在集群中运行的spark应用程序实际上有多少执行程序和内核在运行。我试图在我的应用程序中使用下面的代码片段，但没有成功。valconf=newSparkConf().setAppName("ExecutorTestJob")valsc=newSparkContext(conf)conf.get("spark.executor.instances")conf.get("spark.executor.cores")有没有办法使用SparkContext对象或SparkConf对象等获取这些值。 最佳答案
我有一个像这样的spark数据集:keyidval1val2val31aa1a2a32aa4a5a63bb1b2b34bb4b5b65bb7b8b96cc1c2c3我想像这样在列表或数组中按id对所有行进行分组:(a,([1aa1a2a3],[2aa4a5a6])),(b,([3bb1b2b3],[4bb4b5b6],[5bb7b8b9])),(c,([6cc1c2c3]))我已经使用map输出具有正确键的键/值对，但我在构建最终键/数组时遇到了麻烦。有人可以帮忙吗？ 最佳答案 这个怎么样:importorg.apache.spar
