我正在尝试为spark添加外部库，因为我已尝试将这些库放在/usr/lib/spark/lib中。当我成功添加库后运行我的代码时出现错误:未找到。我不知道还有什么地方可以放置jar文件，我使用的是CDH5.7.0 最佳答案 我在深入挖掘后找到了解决方案，我通过在从终端打开sparkshell的同时添加jar解决了这个问题。我使用了下面的代码:spark-shell--jars"dddd-xxx-2.2.jar,xxx-examples-2.2.jar" 关于scala-从终端在Spark
我试图在另一个转换中转换RDD。因为，RDD转换和操作只能由驱动程序调用，我收集了第二个RDD并尝试在其他转换中对其应用转换，如下所示valname_match=first_names.map(y=>(y,first_names_collection.value.filter(z=>soundex.difference(z,y)==4)))上面的代码抛出了下面的异常org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.yarn.exceptions.ApplicationAttemptNotFoundException):App
我正在尝试在spark的MapPartitionFunction中创建hbase连接。Causedby:java.io.NotSerializableException:org.apache.hadoop.conf.Configuration我试过下面的代码SparkConfconf=newSparkConf().setAppName("EnterPriseRiskScore").setMaster("local");conf.set("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer");conf.set("s
如果这个问题更适合不同的channel，请告诉我，但我想知道推荐的工具是什么，可以在大量远程服务器上安装、配置和部署hadoop/spark。我已经熟悉如何设置所有软件，但我正在尝试确定我应该开始使用什么，这将使我能够轻松地跨大量服务器进行部署。我已经开始研究配置管理工具(即chef、puppet、ansible)，但想知道最好的和最用户友好的选项是什么。我也不想使用spark-ec2。我应该创建自己开发的脚本来遍历包含IP的主机文件吗？我应该使用pssh吗？PSCP？等。我希望能够根据需要与尽可能多的服务器进行ssh连接并安装所有软件。 最佳答案
我有一个Array[Byte]代表一个avro模式。我正在尝试将它作为带有spark的avro文件写入Hdfs。这是代码:valvalues=messages.map(row=>(null,AvroUtils.decode(row._2,topic))).saveAsHadoopFile(outputPath,classOf[org.apache.hadoop.io.NullWritable],classOf[CrashPacket],classOf[AvroOutputFormat[SpecificRecordBase]])row._2是Array[Byte]我收到此错误:org.a
第一个count()方法调用中的非常简单的Scala代码文件。defmain(args:Array[String]){//createSparkcontextwithSparkconfigurationvalsc=newSparkContext(newSparkConf().setAppName("SparkFileCount"))valfileList=recursiveListFiles(newFile("C:/data")).filter(_.isFile).map(file=>file.getName())valfilesRDD=sc.parallelize(fileList)
我正在尝试将数据从Kafka流式传输到SparkJavaPairInputDStreamdirectKafkaStream=KafkaUtils.createDirectStream(ssc,String.class,String.class,StringDecoder.class,StringDecoder.class,kafkaParams,topics);我在这里迭代JavaPairInputDStream来处理RDD。directKafkaStream.foreachRDD(rdd->{rdd.foreachPartition(items->{while(items.hasNe
我想试试sparksql，我一开始用的是bin/spark-shell插入此代码valsqlcontext=neworg.apache.spark.sql.SQLContext(sc)valdata=sc.textFile("hdfs://localhost:9000/cars.csv")valmapr=data.map(p=>p.split(','))valMyMatchRDD=mapr.map(p=>MyMatch(p(0).toString(),p(1).toString(),p(2).toString(),p(3).toString(),p(4).toString(),p(5)
所以首先，我想说的是我所看到的解决这个问题的唯一方法是:Spark1.6.1SASL.但是，在添加spark和yarn认证的配置时，还是不行。下面是我在亚马逊emr上的yarn集群上使用spark-submit的spark配置:SparkConfsparkConf=newSparkConf().setAppName("secure-test");sparkConf.set("spark.authenticate.enableSaslEncryption","true");sparkConf.set("spark.network.sasl.serverAlwaysEncrypt","tr
我正在尝试集成Spark和Hbase1.2.4。我目前正在使用hadoop2.7.3。谁能告诉我哪个版本的Spark与HBase1.2.4兼容？ 最佳答案 我正在使用spark1.6版和hbase1.2版。所以我认为spark版本1.6或1.6.x肯定可以与hbase1.2.4一起使用。 关于hadoop-Spark和HBase版本兼容性，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questio
