我在Spark中有一个简单的程序:/*SimpleApp.scala*/importorg.apache.spark.SparkContextimportorg.apache.spark.SparkContext._importorg.apache.spark.SparkConfobjectSimpleApp{defmain(args:Array[String]){valconf=newSparkConf().setMaster("spark://10.250.7.117:7077").setAppName("SimpleApplication").set("spark.cores.m
最近我们从“HDFS上的EMR”迁移到“S3上的EMR”(启用了一致View的EMRFS)，我们意识到与HDFS相比，Spark“SaveAsTable”(Parquet格式)写入S3的速度慢了约4倍但我们找到了使用DirectParquetOutputCommitter-[1]w/Spark1.6的解决方法。S3缓慢的原因-我们不得不支付所谓的Parquet税-[2]默认输出提交器写入临时表并稍后重命名它，而S3中的重命名操作非常昂贵此外，我们确实了解使用“DirectParquetOutputCommitter”的风险，即在启用推测任务的情况下可能会发生数据损坏。现在有了Spark
这page包含一些统计函数(均值、标准差、方差等)但不包含中位数。如何计算准确的中位数？ 最佳答案 需要对RDD进行排序，取两个元素的中间或者平均值。这是RDD[Int]的例子:importorg.apache.spark.SparkContext._valrdd:RDD[Int]=???valsorted=rdd.sortBy(identity).zipWithIndex().map{case(v,idx)=>(idx,v)}valcount=sorted.count()valmedian:Double=if(count%2==0
我们都知道Spark在内存中进行计算。我只是对以下内容感到好奇。如果我从HDFS在我的pySparkshell中创建10个RDD，这是否意味着所有这10个RDD的数据都将驻留在SparkWorkers内存中？如果不删除RDD，它会永远存在内存中吗？如果我的数据集(文件)大小超过可用RAM大小，数据将存储在哪里？ 最佳答案 IfIcreate10RDDinmypySparkshellfromHDFS,doesitmeanallthese10RDDdatawillresideonSparkMemory?是的，所有10个RDD数据都将散布
我正在尝试运行小型spark应用程序，但出现以下异常:Exceptioninthread"main"java.lang.IllegalAccessError:triedtoaccessmethodcom.google.common.base.Stopwatch.()Vfromclassorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormatatorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat.listStatus(FileInputFormat.java:262)atorg.ap
我正在尝试将键值数据库集成到Spark中并有一些问题。我是Spark初学者，阅读了很多书并运行了一些示例，但什么也没有复杂。场景:我正在使用小型hdfs集群将传入消息存储在数据库中。集群有5个节点，数据被拆分为5个分区。每个分区存储在单独的数据库文件中。因此每个节点都可以处理它自己的数据分区。问题:数据库软件的接口(interface)基于JNI，数据库本身是在C中实现。由于技术原因，数据库软件可以维护一次只有一个事件连接。只能有一个JVM进程已连接到数据库。由于这个限制，读取和写入数据库必须去通过相同的JVM进程。(背景信息:数据库嵌入到流程中。它是基于文件的，并且一次只能有一个进程
我已经开始学习ApacheSpark，并且对该框架印象深刻。尽管一直困扰我的一件事是，在所有Spark演示中，他们都在谈论Spark如何缓存RDD，因此需要相同数据的多个操作比MapReduce等其他方法更快。所以我的问题是，如果是这种情况，那么只需在Yarn/Hadoop等MR框架内添加一个缓存引擎即可。为什么要完全创建一个新框架？我确定我在这里遗漏了一些东西，您将能够向我指出一些文档，这些文档可以让我更多地了解spark。 最佳答案 在内存计算中缓存+对于spark来说绝对是个大事情，但是还有其他事情。RDD(Resilient
假设我对托管在HDFS中的文件执行一些Spark操作。像这样:varfile=sc.textFile("hdfs://...")valitems=file.map(_.split('\t'))...因为在Hadoop世界中，代码应该放在数据所在的地方，对吗？所以我的问题是:Sparkworkers如何知道HDFS数据节点？Spark如何知道在哪些数据节点上执行代码？ 最佳答案 Spark重用Hadoop类:当您调用textFile时，它会创建一个TextInputFormat它有一个getSplits方法(拆分大致是一个分区或blo
我是并行计算的新手，刚开始在AmazonAWS上试用MPI和Hadoop+MapReduce。但我对何时使用一个而不是另一个感到困惑。例如，我看到的一个常见的经验法则建议可以概括为...大数据、非迭代、容错=>MapReduce速度、小数据、迭代、非Mapper-Reducer类型=>MPI但是，我还看到了MPI(MR-MPI)上的MapReduce实现，它不提供容错，但是seemstobe在某些基准测试中比Hadoop上的MapReduce更高效，并且似乎使用核外内存处理大数据。相反，新一代HadoopYarn及其分布式文件系统(HDFS)上也有MPI实现(MPICH2-YARN)。
我想在HadoopYARN集群模式下运行我的spark作业，我正在使用以下命令:spark-submit--masteryarn-cluster--driver-memory1g--executor-memory1g--executor-cores1--classcom.dc.analysis.jobs.AggregationJobsparkanalitic.jarparam1param2param3我在下面收到错误，请提示出了什么问题，命令是否正确。我正在使用CDH5.3.1。Diagnostics:Applicationapplication_1424284032717_0066f
