在测试我的ApacheSpark应用程序时，我想进行一些集成测试。出于这个原因，我创建了一个本地spark应用程序(启用了配置单元支持)，在其中执行测试。如何在每次测试后清除derbyMetastore，以便下一次测试再次拥有干净的环境。我不想做的是在每次测试后重新启动spark应用程序。是否有任何最佳实践可以实现我想要的？ 最佳答案 我认为为集成测试引入一些应用程序级逻辑打破了集成测试的概念。从我的角度来看，正确的方法是为每个测试重新启动应用程序。无论如何，我相信另一种选择是为每个测试启动/停止SparkContext。它应该清除
我们可以从当前代码访问us-east-1，但无法访问us-east-2上的parquet文件。请注意“us-east-2”连接，创建datafream在intellij上工作正常，但当我们从spark-shell尝试时它会给出400错误。我试图在sparkshell上工作/Users/test/Downloads/spark-2.3.3-bin-hadoop2.7/bin/spark-shell--jars/Users/test/Downloads/hadoop-aws-2.7.3.jar,/Users/测试/下载/aws-java-sdk-1.7.4.jarval配置=sc.hado
我正在构建spark2.4.3以使其与最新的hadoop3.2.0兼容。源码下载自https://www.apache.org/dyn/closer.lua/spark/spark-2.4.3/spark-2.4.3.tgz构建命令是./build/mvn-Pyarn-Phadoop-3.2-Dhadoop.version=3.2.0-DskipTestscleanpackage构建结果为:[INFO]SparkProjectParentPOM...........................SUCCESS[1.761s][INFO]SparkProjectTags........
我正在尝试将数据框另存为外部表，它将使用spark和可能使用hive进行查询，但不知何故，我无法使用hive查询或查看任何数据。它适用于spark。重现问题的方法如下:scala>println(spark.conf.get("spark.sql.catalogImplementation"))hivescala>spark.conf.set("hive.exec.dynamic.partition","true")scala>spark.conf.set("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict")scala>spark.conf.s
我使用EMR5.18运行Spark任务。这是设置:出于任何原因，EMR无法检测工作节点上的所有可用内存。我在EMRConfiguration部分没有添加任何内容，都是默认设置。知道是什么原因造成的吗？谢谢。编辑:关于yarn.nodemanager.resource.memory-mb的值。在UI中显示28672但在yarn-site.xml中显示为352768这是安装的应用程序列表:Hive2.3.3、Pig0.17.0、Hue4.2.0、Spark2.3.2、Ganglia3.7.2、Presto0.210、Livy0.5.0、Zeppelin0.8.0、Oozie5.0.0Edi
通过OozieWorkflow，我提交了一个shell脚本，其中包含spark-submit命令。我通过oozie控制台在hdfs/user/admin/first.sh中上传了shell脚本。当我运行脚本直到spark-submit命令时，它运行良好。当它尝试运行spark-submitcmd时，它失败了。本地文件系统中存在spark-submit的原因，但我的脚本正在hadoop管理员用户的hadoop文件系统中运行。任何解决这个问题的方法。如何在hadoop文件系统中从hadoop用户运行本地文件系统(spark-submit)命令，或者我可以在Oozi的帮助下将脚本从hadoo
我正在尝试使用以下代码通过pyspark访问我在hdfs中的文件:spark=SparkSession.builder.appName("MongoDBIntegration").getOrCreate()receipt=spark.read.json("hdfs:///bigdata/2.json")我得到一个错误IncompleteHDFSURI,nohost:hdfs:///bigdata/2.json但是如果我写命令hdfsdfs-cat/bigdata/1.json它会打印我的文件 最佳答案 错误消息说您没有在HDFSUR
我想根据以下条件在减少每个组中的行的意义上实现Netting:-如果UNITS列在每组中的行中具有负值和正值，则进行算术求和。最后一行将有来自具有的行的Amt量越大。-如果Units在一个组中只有正值或负值，那么我们将按原样传递所有行在下面的数据集中，我想做Netty计算但无法弄清楚，因为这不是聚合:+-----+------+----+-----+|store|prod|amt|units|+-----+------+----+-----+|West|Apple|2.0|-10||West|Apple|3.0|10||West|Orange|5.0|-15||West|Orange|
我们有一个spark应用程序，其中数据在不同的执行程序之间共享。但是我们还需要比较执行器之间的数据，其中一些数据存在于executor-1中，一些数据存在于executor-2中。我们想知道如何在spark中实现？例如:有一个包含以下详细信息的文件:Name,Date1,Date2A,2019-01-01,2019-01-23A,2019-02-12,2019-03-21A,2019-04-01,2019-05-31A,2019-06-02,2019-12-30B,2019-01-01,2019-01-21B,2019-02-10,2019-03-21B,2019-04-01,2019
我正在尝试启用包含Hadoop(2.7)、Spark(2.3)和Ceph(luminous)的大数据环境。在将fs.s3a.endpoint更改为域名之前，一切正常，正如预期的那样。core-site.xml的关键部分如下:fs.defaultFSs3a://tpcdsfs.s3a.endpointhttp://10.1.2.213:8080但是，当我将fs.s3a.endpoint更改为域名时，如下所示:fs.s3a.endpointhttp://gw.gearon.com:8080然后我尝试在HadoopYarn上启动SparkSQL，抛出如下错误:AmazonHttpClient
