我在GoogleComputeEngine上创建了两个集群，该集群读取100GB数据。集群一:1主-15GB内存-250GB磁盘10个节点-7.5GB内存-200GB磁盘第二组:1主-15GB内存-250GB磁盘150个节点-1.7GB内存-200GB磁盘我正在用它来读取文件:valdf=spark.read.format("csv").option("inferSchema",true).option("maxColumns",900000).load("hdfs://master:9000/tmp/test.csv")这也是一个包含55k行和850k列的数据集。Q1:虽然我增加了机
我试图在EC2的spark脚本设置的EC2集群上使用distcp在Hadoop和AmazonS3之间复制[root]#bin/hadoopdistcps3n://bucket/f1hdfs:///user/root/我得到的错误是INFOipc.Client:Retryingconnecttoserver:..Alreadytriedntime(s).Copyfailed:java.net.ConnectException:Callto..my_serverfailedonconnectionexcep\tion:java.net.ConnectException:Connection
请告诉我如何解决以下问题。首先，我确认以下代码在master为“本地”时运行。然后我启动了两个EC2实例(m1.large)。但是，当master为“spark://MASTER_PUBLIC_DNS:7077”时，会出现错误消息“TaskSchedulerImpl”并且失败。当我从VALID地址更改为Master(spark://INVALID_DNS:7077)的INVALID地址时，会出现相同的错误消息。即，"WARNTaskSchedulerImpl:Initialjobhasnotacceptedanyresources;检查您的集群UI以确保工作人员已注册并有足够的内存"好
我已经使用HDFS设置了一个Spark集群配置，我知道在HDFS示例中Sparkall将读取默认文件路径:/ad-cpc/2014-11-28/Sparkwillreadin:hdfs://hmaster155:9000/ad-cpc/2014-11-28/有时我想知道如何在不重新配置我的集群(不使用hdfs)的情况下强制Spark在本地读取文件。请帮帮我!!! 最佳答案 可以从Spark引用本地文件系统，前缀为file:///Eg:sparkContext.textFile("file:///>")此命令从本地文件系统读取文件。注
我有一个简单的spark应用程序，我试图在YARN集群上广播一个String类型的变量。但是每次我尝试访问广播变量值时，我都会在任务中得到空值。如果你们可以提出建议，那将非常有帮助，我在这里做错了什么。我的代码如下:-publicclassTestAppimplementsSerializable{staticBroadcastmongoConnectionString;publicstaticvoidmain(String[]args){StringmongoBaseURL=args[0];SparkConfsparkConf=newSparkConf().setAppName(Co
在YARN或EMR而非EC2上部署Spark是否有实质性优势？这将主要用于研究和原型(prototype)设计，并且可能使用Scala。我们不愿意不使用EC2主要是因为其他选项涉及额外的基础设施和复杂性，但也许它们也提供了实质性的好处？我们主要是从S3读取数据/向S3写入数据。 最佳答案 让我们区分不同的层:有基础设施层，即spark作业应该在哪些(虚拟)机器上运行。潜在的选择包括本地机器集群或从EC2租用的虚拟机集群。尤其是当从S3写入大量数据或向S3写入大量数据时，EC2可能是一个不错的选择，因为这两种服务都很好地集成并且通常在
我需要在Scala中使用我自己的类作为键/值对中的键。特别是，我有一个包含两个变量id1和id2的简单类，我希望元素仅根据id2和不是id1。我在网上找不到任何关于如何以及在何处可以重写reduceByKey()方法的比较方法的信息，以便它可以根据我的自定义compare()方法。感谢任何帮助。谢谢你。 最佳答案 您不能覆盖reduceByKey的比较，因为它无法利用这样一个事实，即您的数据通常在整个集群中的不同执行程序上按key进行混洗。不过，您可以更改key(请注意，根据您使用的转换/操作，这可能会重新洗牌周围的数据)。RDD中
我有一个Spark(Spark1.5.2)应用程序，可以将数据从Kafka流式传输到HDFS。我的应用程序包含两个Typesafe配置文件来配置某些东西，比如Kafka主题等。现在我想在集群中使用spark-submit(集群模式)运行我的应用程序。我项目的所有依赖项的jar文件存储在HDFS上。只要我的配置文件包含在jar文件中，一切正常。但这对于测试目的是不切实际的，因为我总是必须重建jar。因此我排除了项目的配置文件，并通过“driver-class-path”添加了它们。这适用于客户端模式，但如果我现在将配置文件移动到HDFS并在集群模式下运行我的应用程序，它找不到设置。您可以
我有一个DynamoDB表，我需要连接到EMRSparkSQL以在该表上运行查询。我得到了带有发布标签emr-4.6.0和Spark1.6.1的EMRSparkCluster。我指的是文档:AnalyseDynamoDBDatawithSpark连接到主节点后，我运行命令:spark-shell--jars/usr/share/aws/emr/ddb/lib/emr-ddb-hadoop.jar它给出警告:Warning:Localjar/usr/share/aws/emr/ddb/lib/emr-ddb-hadoop.jardoesnotexist,skipping.稍后，当我使用导
我正在使用pyspark在Spark中编写批处理程序。以下是输入文件及其大小base-track.dat(3.9g)base-attribute-link.dat(18g)base-release.dat(543m)这些是每行一条记录的文本文件，每个字段由一个特殊字符分隔(引用代码)我正在对属性链接执行一些过滤操作并将它们分组并与其他表连接。我正在通过spark-submit将此程序提交到一个由Ambari管理的具有9个数据节点的Hadoop集群。每个数据节点包含140GB的RAM和3.5TB的磁盘空间。以下是我的pyspark代码importsysfrompysparkimportS
