我在Virtualbox上有一个带有3个从节点的Spark独立集群。我的代码在Java上，它可以很好地处理我的小输入数据集，它们的输入总共大约100MB。我将我的虚拟机RAM设置为16GB，但是当我在大输入文件(大约2GB)上运行我的代码时，在我的reduce部分处理数小时后出现此错误:Jobabortedduetostagefailure:Totalsizeofserializedresultsof4tasks(4.3GB)isbiggerthanspark.driver.maxResultSize`我编辑了spark-defaults.conf并为spark.driver.maxR
我正在使用Spark1.6(Cloudera5.8.2)并尝试了以下方法来配置ORC属性。但不影响输出。下面是我试过的代码片段。DataFramedataframe=hiveContext.createDataFrame(rowData,schema);dataframe.write().format("orc").options(newHashMap(){{put("orc.compress","SNAPPY");put("hive.exec.orc.default.compress","SNAPPY");put("orc.compress.size","524288");put("
我正在尝试在spark中运行简单的字数统计作业，但在运行作业时出现异常。Formoredetailedoutput,checkapplicationtrackingpage:http://quickstart.cloudera:8088/proxy/application_1446699275562_0006/Then,clickonlinkstologsofeachattempt.Diagnostics:Exceptionfromcontainer-launch.Containerid:container_1446699275562_0006_02_000001Exitcode:15
我想以普通可读文本格式将Spark数据帧存储到Hive表中。为此，我首先做了sqlContext.sql("SETspark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false")我的DataFrame是这样的:final_data1_df=sqlContext.sql("selecta,bfromfinal_data")我正在尝试通过以下方式编写它:final_data1_df.write.partitionBy("b").mode("overwrite").saveAsTable("eefe_lstr3.final_data1")但这很慢，甚至比HIVE写
据我所知，Spark将每个节点的磁盘(HDFS)中的数据预加载到每个节点的RDD中进行计算。但正如我猜测的那样，MapReduce必须还将数据从HDFS加载到内存，然后在内存中进行计算。那么..为什么Spark更快速？仅仅因为当MapReduce想要进行计算而Spark预加载数据时，MapReduce每次都将数据加载到内存中？非常感谢。 最佳答案 Spark使用弹性分布式数据集(RDD)的概念，它允许透明地将数据存储在内存中，并在需要时将其保存到磁盘。另一方面，在Mapreduce中，在Map和reduce任务之后数据将被洗牌和排序
我在CDH5.2.0上使用Spark1.1.0，并试图确保我可以读取和写入hdfs。我很快意识到.textFile和.saveAsTextFile调用旧的api并且似乎与我们的hdfs版本不兼容。deftestHDFSReadOld(sc:SparkContext,readFile:String){//THISWILLFAILWITH//(TID0,dl1rhd416.internal.edmunds.com):java.lang.IllegalStateException:unreadblockdata//java.io.ObjectInputStream$BlockDataInpu
我正在使用带有python的spark1.3.0。我有一个使用以下命令读取avro文件的应用程序:conf=NonerddAvro=sc.newAPIHadoopFile(fileAvro,"org.apache.avro.mapreduce.AvroKeyInputFormat","org.apache.avro.mapred.AvroKey","org.apache.hadoop.io.NullWritable",KeyConverter="org.apache.spark.examples.pythonconverters.AvroWrapperToJavaConverter",
我正在运行Hadoop2.7.0、hive1.1.0和spark1.3.1。我在mysql数据库中有我的Metastore数据库。我可以从HiveShell创建和查看数据。hive(dwhdb)>select*fromdwhdb.test_sample;OKtest_sample.emp_id test_sample.emp_name test_sample.emp_dept test_sample.emp_salEid1 EName1 EDept1 100.0Eid2 EName2 EDept1 102.0Eid3 EName3 EDept1 101.0Eid4 EName4 EDe
我正在使用spark1.3.0和hbase1.0。一星期后。Hbase使用java代码运行成功。但是当将Hbase与spark一起使用时会出现错误。我还检查了hbaseshell是否工作正常。这个错误发生在很长时间之后，否则也可以与spark一起正常工作。我已经检查过hadoop和hbase集群健康状况良好。在Spark界面Causedby:java.io.IOException:Enable/Disablefailedatorg.apache.hadoop.hbase.client.ZooKeeperRegistry.isTableOnlineState(ZooKeeperRegis
我正在使用spark1.5。我想从HDFS中的文件创建一个dataframe。HDFS文件包含json数据，其中包含大量序列输入文件格式的字段。有没有办法在java中优雅地做到这一点？事先不知道json的结构/字段。我能够从序列文件中将输入作为RDD，如下所示:JavaPairRDDinputRDD=jsc.sequenceFile("s3n://key_id:secret_key@file/path",LongWritable.class,BytesWritable.class);JavaRDDevents=inputRDD.map(newFunction,String>(){pub
