我有一个csv数据文件，作为sequenceFile存储在HDFS上，格式为name,zip,country,fav_food1,fav_food2,fav_food3,fav_colour。可能有许多同名的条目，我需要找出他们最喜欢的食物是什么(即计算所有记录中具有该名称的所有食物条目并返回最受欢迎的条目。我是Scala和Spark的新手并且有仔细阅读了多个教程并搜索了论坛，但我仍然不知道如何继续。到目前为止，我已经得到了将文本转换为字符串格式然后过滤掉条目的序列文件这是文件中一行的示例数据条目Bob,123,USA,Pizza,Soda,,BlueBob,456,UK,Chocol
我正在使用JavaRDD加载多个文件JavaRDDallLines=sc.textFile(hdfs://path/*.csv);加载文件后，我修改了每条记录并想保存它们。但是，我还需要将原始文件名(ID)与记录一起保存，以备将来引用。无论如何，我可以从RDD中的单个记录中获取原始文件名吗？谢谢 最佳答案 您可以尝试执行以下代码段中的操作:JavaPairRDDjavaPairRDD=sc.newAPIHadoopFile("hdfs://path/*.csv",TextInputFormat.class,LongWritable.
我正在尝试使用scala通过spark计算每行的迭代次数。以下是我的输入:1维克拉姆2萨钦3肖比特4好吧5个阿库尔5个阿库尔1维克拉姆1维克拉姆3肖比特10阿树5个阿库尔1维克拉姆2萨钦7维克拉姆现在我创建了2个独立的RDD，如下所示。valf1=sc.textFile("hdfs:///pathtoabovedatafile")valm1=f1.map(s=>(s.split("")(0),1))//creatingatuple(key,1)//nowificreateaRDDasvalrd1=m1.reduceByKey((a,b)=>a+b)rd1.collect().forea
我已经安装了Hadoop3.0.0。我现在应该安装with-hadoop还是without-hadoop版本的ApacheSparkfromthispage？我正在关注thisguide开始使用ApacheSpark。它说DownloadthelatestversionofApacheSpark(Pre-builtaccordingtoyourHadoopversion)fromthislink:...但是我很困惑。如果我的机器上已经运行了一个Hadoop实例，然后我下载、安装并运行Apache-Spark-WITH-Hadoop，它不会启动另一个额外的Hadoop实例吗？
我正在尝试编写一个应将其输出放入HBase的Spark作业。据我所知，正确的方法是使用saveAsHadoopDataset方法。在org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions-这需要我的RDD由对组成。方法saveAsHadoopDataset需要JobConf，这就是我要构建的。根据thislink，我必须在我的JobConf上设置一件事是输出格式(实际上没有它就不能工作)，比如jobConfig.setOutputFormat(classOf[TableOutputFormat])问题是显然这不能编译，因为TableOutputFormat是通用的，
我在Youtube上浏览了一些关于Spark的视频架构。尽管惰性评估、发生故障时数据创建的弹性、良好的函数式编程概念是Resilenace分布式数据集成功的原因，但一个令人担忧的因素是由于多个transformations造成的内存开销。由于数据不变性导致内存开销。如果我正确理解这个概念，每次转换都会创建新的数据集，因此内存需求会减少很多次。如果我在我的代码中使用10次转换，将创建10组数据集，我的内存消耗将增加10倍。例如valtextFile=sc.textFile("hdfs://...")valcounts=textFile.flatMap(line=>line.split("
所以这个问题一直让我抓狂，而且我开始觉得带有s3的spark不是这项特定工作的正确工具。基本上，我在s3存储桶中有数百万个较小的文件。由于我不一定要了解的原因，这些文件无法合并(其中一个是独特的加密副本)。我见过类似的问题，每一个解决方案都没有产生好的结果。我尝试的第一件事是通配符:sc.wholeTextFiles(s3aPath+"/*/*/*/*.txt").count();注意:计数更多的是关于处理文件需要多长时间的调试。这项工作几乎花了一整天的时间，有超过10个实例，但仍然失败，并在列表底部显示错误。然后我找到了这个链接，它基本上说这不是最佳的:https://forums.
是否有任何关于awsjavasdk、hadoop、hadoop-awsbundle、hive、spark之间兼容的版本集的引用？比如我知道Spark不兼容Hive2.1.1以上的hive版本 最佳答案 您不能从whichhadoop-aws构建的更高版本的AWSSDK中删除并期望s3a连接器工作。曾经。现在在S3Atroubleshootingdocs中写得很清楚了。无论您遇到什么问题，更改AWSSDK版本都不会解决问题，只会更改您看到的堆栈跟踪。考虑到AWS团队推出新SDK的速度，这似乎令人沮丧，但您必须了解(a)API经常在版本
我正在尝试编写将RDD转换为数据集的示例ApacheSpark程序。但是在那个过程中，我遇到了编译时错误。这是我的示例代码和错误:代码:importorg.apache.spark.SparkConfimportorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.SparkContextimportorg.apache.spark.sql.DatasetobjectHello{caseclassPerson(name:String,age:Int)defmain(args:Array[String]){valconf=newSparkConf(
我从http://spark.apache.org/downloads.html下载:spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz.我的HadoopHDFS和YARN以$start-dfs.sh和$start-yarn.sh开头。但是运行$spark-shell--masteryarn--deploy-modeclient给我以下错误:$spark-shell--masteryarn--deploy-modeclientSettingdefaultloglevelto"WARN".Toadjustlogginglevelusesc.setLogLevel(newLevel
