我是初学者，刚开始使用spark。我在pySpark(Scala2.11.8)中执行了以下查询dic=[{"a":1},{"b":2},{"c":3}]spark.parallelize(dic).toDF()df.show()然后产生:+----+|a|+----+|1||null||null|+----+而当我执行spark.createDataFrame(dic).show()时它会产生+----+----+----+|a|b|c|+----+----+----+|1|null|null||null|2|null||null|null|3|+----+----+----+基于Un
我们有一个配置了公平调度器的hadoop集群。我们过去常常看到这样的场景，即集群中没有多少作业要运行，正在运行的作业试图占用尽可能多的可用内存和内核。对于公平调度程序，执行程序内存和内核对spark作业真的很重要吗？还是取决于公平调度程序来决定给多少？ 最佳答案 FairScheduler的政策是分配给它的第一个作业将拥有提供的所有资源。当我们运行第二个作业时，所有资源将被划分为(可用资源)/(作业数量)现在主要关注的是，您为运行作业提供了多少容器内存。如果它等于可用资源的总数，那么您的工作确实可以使用所有资源。
在下面的ScalaSpark代码中，我需要找到不同列的计数及其值的百分比。为此，我需要对每一列使用withColumn方法，例如date、usage、payment、dateFinal，usageFinal，paymentFinal。对于每个计算，我都需要使用withColumn来获取总和和聚合。有什么方法可以让我不用写，.withColumn("SUM",sum("count").over()).withColumn("fraction",col("count")/sum("count").over()).withColumn("Percent",col("fraction")*10
我想知道是否有生态系统的各种Hadoop组件的兼容性矩阵？每次Hadoop升级都会对兼容性产生很大的影响，例如:ApacheSpark2.4不支持Hadoopv3，Hadoop不支持Java9和10，等等...我知道像Hortonworks这样的供应商会在每个版本的发行版中发布组件列表，但这并不适合广大公众，因为其中包括已打补丁的组件。是否必须通过Jira的所有错误跟踪器来查找每种工具的兼容性问题？ 最佳答案 像Cloudera/Hortonworks这样的公司所做的关键事情之一就是采用构成Hadoop的所有开源项目，并确保它们能够
嘿，我按照这里的步骤操作:http://wiki.apache.org/pig/PiggyBank构建存钱jar，但我不断得到下面的输出。我还从源代码构建了pig项目，并在我的.bash_profile中引用了它:cloudera@cloudera-demo:~/piggybank/java$./makepiggy.shBuildfile:/home/cloudera/piggybank/java/build.xmldownload-hive-deps:init:compile:[echo]***CompilingPigUDFs***[javac]/home/cloudera/pigg
我在Greenplum数据库中有数TB的结构化数据。我需要对我的数据运行本质上是MapReduce作业。我发现自己至少重新实现了MapReduce的功能，以便这些数据适合内存(以流方式)。然后我决定到别处寻找更完整的解决方案。我查看了PivotalHD+Spark，因为我使用的是Scala，而Spark基准测试是一个令人惊叹的因素。但我相信这背后的数据存储HDFS的效率将低于Greenplum。(注意“我相信”。我很高兴知道我错了，但请提供一些证据。)因此，为了与Greenplum存储层保持一致，我查看了Pivotal的HAWQ，它基本上是在Greenplum上使用SQL的Hadoop
我正在运行一个Spark作业，它花费了很长时间来处理输入文件。输入文件为6.8GBGzip格式，包含1.1亿行文本。我知道它是Gzip格式，所以它不可拆分，并且只有一个执行程序将用于读取该文件。作为调试过程的一部分，我决定只看看将gzip文件转换为parquet需要多长时间。我的想法是，一旦我转换为parquet文件，然后如果我在该文件上运行我的原始Spark作业，在这种情况下它将使用多个执行程序并且输入文件将被并行处理。但即使是小工作也比我预期的要花更长的时间。这是我的代码:valinput=sqlContext.read.text("input.gz")input.write.pa
我有一个集群，我执行了wholeTextFiles，它应该提取大约一百万个文本文件，总计大约10GB我有一个NameNode和两个DataNode，每个都有30GBRAM，每个有4个内核。数据存储在HDFS中。我没有运行任何特殊参数，作业仅读取数据就需要5个小时。这是预期的吗？是否有任何参数可以加快读取速度(spark配置或分区、执行程序数量？)我才刚刚起步，之前从未需要优化工作编辑:此外，有人可以准确解释wholeTextFiles函数的工作原理吗？(不是如何使用它，而是它是如何编程的)。我非常有兴趣了解分区参数等。编辑2:基准评估所以我尝试在wholeTextFile之后重新分区，
在GoogleCloudDataproc测试版中，Spark和Hadoop的版本是什么？Spark是为哪个版本的Scala编译的？ 最佳答案 根据officialannouncement:Today,wearelaunchingwithclustersthathaveSpark1.5andHadoop2.7.1. 关于hadoop-GoogleCloudDataproc-Spark和Hadoop版本，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： ht
我有一些中间数据需要存储在HDFS和本地。我正在使用Spark1.6。在作为中间形式的HDFS中，我在/output/testDummy/part-00000和/output/testDummy/part-00001中获取数据。我想使用Java/Scala将这些分区保存在本地，这样我就可以将它们保存为/users/home/indexes/index.nt(通过在本地合并)或/users/home/indexes/index-0000.nt和/home/indexes/index-0001.nt分开。这是我的代码:注意:testDummy与test相同，输出有两个分区。我想将它们单独存
