草庐IT

spark-thriftserver

全部标签

java - Spark : java. lang.NoClassDefFoundError: com/mongodb/hadoop/MongoInputFormat

我正在尝试使用mongo-hadoop连接器使用spark从mongodb读取数据。我尝试了不同版本的hadoop-mongo连接器jar,但仍然出现此错误。编译时没有错误我该怎么做才能解决这个问题?提前致谢。Exceptioninthread"main"java.lang.NoClassDefFoundError:com/mongodb/hadoop/MongoInputFormatatcom.geekcap.javaworld.wordcount.Mongo.main(Mongo.java:47)Causedby:java.lang.ClassNotFoundException:c

java - 为什么 ./sbin/start-master.sh 给出 "Error: Could not find or load main class org.apache.spark.launcher.Main"?

我是新手。我在单个节点上安装spark-1.5.2-bin-without-hadoop.tgz。我已完成配置。当我要使用以下命令启动我的主节点时,它向我显示错误。请帮助我。Command:./sbin/start-master.shstartingorg.apache.spark.deploy.master.Master,loggingto/usr/local/spark/sbin/../logs/spark-jalaj-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-CIPL367.outfailedtolaunchorg.apache.spark.

scala - Spark 集群无法从远程 Scala 应用程序分配资源

因此,我一直在尝试着手运行Spark-scala。我写了一个简单的测试程序,它只是稍微扩展了SparkPi示例:defmain(args:Array[String]):Unit={test()}defcalcPi(spark:SparkContext,args:Array[String],numSlices:Long):Array[Double]={valstart=System.nanoTime()valslices=if(args.length>0)args(0).toIntelse2valn=math.min(numSlices*slices,Int.MaxValue).toIn

hadoop - Spark rawcomparator 上序列化对象的比较

我想知道如何序列化String(java.lang.String)和Text(org.apache.hadoop.io.Text)类型的对象>在Spark上进行比较。任何一种类型都应该用作RDD元素的键。所以我想知道比较这些类型的对象的方式是否存在差异。这可能与以下情​​况相关:RDD.saveAsObjectFile和SparkContext.objectFile支持将RDD保存为序列化对象并加载它。StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER作为调用RDD.persist()时提供的存储级别。Hadoop提供了RawComparator作为Java的Compar

java - 读取从 S3 分区的 Hive 到 Spark

在使用HiveEMR一段时间后,我正在迈出进入Spark的第一步。我想读取以下列格式保存到S3的Hive表:s3:////date=/fileNames我可以使用答案inthisquestion但后来我失去了数据行与date之间的连接,那是因为我没有在文件中保存日期。有没有一种简单的方法可以得到每行数据的文件名? 最佳答案 如果您只需要文件名中的日期,那么您不需要获取文件名,因为如果您正确创建表,spark和hive会自动为您完成。让我演示一下:#inhivehive>createtablet1(namestring)partiti

hadoop - SPARK 在集群中的每台机器上只使用一个虚拟内核

似乎当我在YARN中运行spark应用程序时,它在每台机器上只使用1个核心。如何让它使用机器上的所有内核?我的yarn-site.xml是:yarn.scheduler.maximum-allocation-mb57344yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores5yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores30我的spark-defaults.conf具有以下内容:spark.driver.memory=8gspark.driver.cores=3spark.executor.memory=48gspark.e

hadoop - 来自不同用户的 spark-shell 导致错误

我创建并配置了小型hadoop集群(1主从),并安装了spark。我使用了预构建的spark-1.6.0-bin-hadoop2.6和hadoop-2.7。当我运行示例时$./bin/spark-submit--classorg.apache.spark.examples.SparkPi\--masteryarn\--deploy-modecluster\--driver-memory4g\--executor-memory2g\--executor-cores1\--queuethequeue\lib/spark-examples*.jar\10来自hduser(拥有/usr/loc

hadoop - Apache Spark Ec2 : could only be replicated to 0 nodes, 而不是 1

我有一个在Ec2d2.xlarge实例上运行的2Node集群,我有一个10Gb的文件要通过Spark处理,我在spark上安装了一个本地磁盘并在那里生成了10gb的数据集,但是当我我试图将其放入Hdfs中,它向我抛出错误"couldonlybereplicatedto0nodes,insteadof1"如下16/03/0921:44:25WARNhdfs.DFSClient:DataStreamerException:org.apache.hadoop.ipc.RemoteException:java.io.IOException:File/vinit/inputfile.txtcou

hadoop - Spark : ClassNotFoundException when running KafkaWordCount example

我在使用以下命令在我的CDH5集群上使用kafka运行sparkstreaming时遇到问题:spark-submit--masteryarn--deploy-modeclient--classorg.apache.spark.examples.streaming.KafkaWordCount/usr/lib/spark/examples/lib/spark-examples-1.6.0-cdh5.7.0-hadoop2.6.0-cdh5.7.0.jarzk1,zk2,zk3grouptopic1请注意,真正的工作必须在客户端模式下运行,因此部署模式设置。执行上述命令会导致以下异常(驱

scala - YARN 模式下的 Spark 作业失败

我有一个用Scala编写的Spark程序,它从HDFS读取CSV文件,计算一个新列并将其保存为Parquet文件。我在YARN集群中运行该程序。但每次我尝试启动它时,执行程序都会在某个时候因此错误而失败。您能帮我找出可能导致此错误的原因吗?从执行器上登录16/10/2715:58:10WARNstorage.BlockManager:Puttingblockrdd_12_225failedduetoanexception16/10/2715:58:10WARNstorage.BlockManager:Blockrdd_12_225couldnotberemovedasitwasnotf