我正在使用CDH5.9.0、Spark1.6和Scala2.10.0。我创建了一个scala和spark程序来创建一个表并将数据从文件加载到配置单元。当我使用sparksubmit运行它时，它完成了。但是同样的程序通过oozie提交时，会抛出下面的异常。以下是异常(exception)。LogType:stdoutLogUploadTime:FriOct2710:08:28-04002017LogLength:1725842017-10-2710:08:20,652INFO[main]yarn.ApplicationMaster(SignalLogger.scala:register(
假设我想构建一个Spark应用程序，我希望它能够在中途终止。我仍然想保留成功完成的分区中的数据。我试图通过将它插入Hive表来实现。在(PySpark)伪代码中:defmyExpensiveProcess(x):...udfDoExpensiveThing=udf(myExpensiveProcess,StringType())myDataFrame\.repartition(100)\.withColumn("HardEarnedContent",udfDoExpensiveThing("InputColumn"))\.write.insertInto("SomeExistingHi
我正在尝试从Oozie运行一个spark作业(使用spark2-submit)，所以这个作业可以按计划运行。当运行我们从命令行在我们的服务帐户(不是Yarn)下运行shell脚本时，作业运行得很好。当我们将它作为Oozie工作流运行时，会发生以下情况:17/11/1612:03:55ERRORspark.SparkContext:ErrorinitializingSparkContext.org.apache.hadoop.security.AccessControlException:Permissiondenied:user=yarn,access=WRITE,inode="/us
我不得不说我有点糊涂了，我没有超过apachezeppelindocumentation我有以下问题。我的最终目标是让本地zeppelin与本地hdfs和本地spark一起工作，以进行简单的练习，所需的安装最少。问题齐柏林飞艇安装就足够了吗？是否包括本地hdfs、spark的组件？如果没有，我还需要安装什么才能拥有本地spark和hdfs？我是否需要安装本地hdfs(假设我想使用hdfs)以及是否需要安装本地spark(假设我想使用本地spark)。谢谢 最佳答案 安装Zeppelin，看是否自带Spark解释器。我想是的，我知道t
当我尝试使用Eclipse在SparkJava中运行一个简单的字数统计时，我在一个新的弹出式Java虚拟机启动器窗口中收到Java错误，其中显示-AJavaExceptionhasoccurred.java-versionJavaVirtualMachineLauncherjavaversion"1.7.0_80"Java(TM)SERuntimeEnvironment(build1.7.0_80-b15)JavaHotSpot(TM)64-BitServerVM(build24.80-b11,mixedmode)代码如下:packagecom.fd.spark;importjava.
我在EMR中使用HiveMetastore。我可以通过HiveSQL手动查询表。但是当我在SparkJob中使用同一个表时，它说Inputpathdoesnotexist:s3://Causedby:org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException:Inputpathdoesnotexist:s3://....我已经在s3://..中删除了上面的分区路径，但它仍然可以在我的Hive中工作，而无需在表级别删除分区。但无论如何它在pyspark中不起作用这是我的完整代码frompysparkimportSparkContext,HiveConte
下面是我编写的连接到RDBMS的代码，然后创建临时表，对该临时表执行SQL查询，通过databricks模块将SQL查询输出保存为.csv格式。frompysparkimportSparkContextsc=SparkContext("local","SimpleApp")frompyspark.sqlimportSQLContext,RowsqlContext=SQLContext(sc)frompyspark.sqlimportHiveContextsqlContext=HiveContext(sc)df=sqlContext.read.format("jdbc").option(
这个问题在这里已经有了答案:SparkreadfilefromS3usingsc.textFile("s3n://...)(14个答案)关闭4年前。我正在尝试访问s3://路径spark.read.parquet("s3://")我得到了这个错误Py4JJavaError:Anerroroccurredwhilecallingo31.parquet.:java.io.IOException:NoFileSystemforscheme:s3但是，运行以下行hadoopfs-ls有效...所以我猜这可能是hadoop和spark之间的配置问题如何解决？编辑阅读建议的答案后，我尝试将硬编码的
我有一个Spark作业，它读取一些时间序列数据并使用HBASE客户端API将其推送到HBASE。我正在执行这个Spark作业在10节点集群上。首先说，当spark启动时，它选择machine1、machine2、machine3作为它的执行者。现在，当作业向HBASE插入一行时。以下是我对其功能的理解。基于行键，将选择一个特定区域(来自META)，该行将被推送到该RegionServer的memstore和WAL，一旦memestore已满，它将被刷新到磁盘。现在如果假设一个特定的行正在由machine2上的执行程序处理，而处理要向其进行放置的区域的区域服务器在machine6上。数据
我有以下从HDFS读取JSON文件并使用Spark将其输出为HIVEView的Java代码。packageorg.apache.spark.examples.sql.hive;importjava.io.File;importjava.io.Serializable;importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;importorg.apache.spark.api.java.function.MapFunction;importorg.apache.spark.sql.Dataset;importorg.apache.spark.sql.
