我在S3中有一个文本文件，我想使用spark-shell将其加载到RDD中。我已经下载Spark2.3.0forHadoop.天真地，我希望我只需要设置hadoop设置就可以了。valinFile="s3a://some/path"valaccessKey="some-access-key"valsecretKey="some-secret-key"sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.access.key",accessKey)sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.secret.key",secretKey)sc.tex
我找到了类似的主题:UnderstandingSpark'scaching但这仍然不是我的问题。让我们考虑以下代码片段:选项A:rdd1=sc.textFile()rdd1.cache()rdd2=rdd1.map().partionBy()rdd3=rdd1.reduceBy().map()rdd2.cache()rdd1.unpersist()data=rdd2.collect()选项B:rdd1=sc.textFile()rdd1.cache()rdd2=rdd1.map().partionBy()rdd3=rdd1.reduceBy().map()rdd2.cache()dat
我必须比较CSV文件，然后我必须删除所有重复的行。所以，我的情况就像我有一个文件夹，我必须将每个过滤结果放在该文件夹中，当一些新文件出现时，我必须将文件夹中的现有文件与新文件进行比较，最后，我必须把将结果返回到同一文件夹。eg:/data/ingestion/file1.csva1b1c1a2b2c2a3b3c3/data/ingestion/file2.csva4b4c4a5b5c5a6b6c6newupcomingfile(upcoming_file.csv):a1b1c1a5b5c5a7b7c7现在我的方法是从/data/ingestion/*中存在的所有文件创建一个数据帧。然后
我是Cloudera的新手，正在尝试将工作负载从运行Ambari和Livy和Spark2.2.x的HDP服务器转移到具有类似设置的CDH5服务器。由于Livy不是Cloudera的组件，我使用的是他们网站上的0.5.0-incubating版本，在与YARN、Spark和HDFSmasters相同的服务器之一上运行它。长话短说，当我尝试提交给Livy时，我收到以下错误消息:Diagnostics:Filefile:/home/livy/livy-0.5.0-incubating-bin/rsc-jars/livy-rsc-0.5.0-incubating.jardoesnotexist
我正在尝试从PysparkDataframe中选择嵌套的ArrayType。我只想从此数据框中选择项目列。我不知道我在这里做错了什么。XML:ABCXYZ305,RamCHowkPuneINClothingBrand:CKSize:L6208数据框架构。root|--_orderid:string(nullable=true)|--items:struct(nullable=true)||--item:array(nullable=true)|||--element:struct(containsNull=true)||||--notes:struct(nullable=true)||
我目前正在运行一个使用Spark的Java应用程序。一切正常，除了SparkContext的初始化。此时，Spark尝试在我的系统上发现Hadoop，并抛出错误，因为我没有并且我不想安装Hadoop:2018-06-2010:00:27.496ERROR4432---[main]org.apache.hadoop.util.Shell:Failedtolocatethewinutilsbinaryinthehadoopbinarypathjava.io.IOException:Couldnotlocateexecutablenull\bin\winutils.exeintheHadoo
我正在尝试使用Snappydata1.0.1从Hadoop(HDP2.6.3)读取和处理数据。当指向Hivemetastore(通过Snappydata配置中的hive-site.xml)时，来自Snappydata发行版的Spark可以读取数据库列表，但不能在Snappydata中创建表。它告诉“找不到表”。此外，Snappydata集群UI显示该表，但Snappydata无法进一步使用它-使用此表的INSERT、SELECT、DROP命令会抛出表未找到错误，随后的CREATETABLE会提示“表已存在”。在不指定Hive元存储的情况下，它运行良好。hive-site.xml中的配置
这个问题在这里已经有了答案:FindingtheclosestApacheSoftwareFoundationmirrorprogramatically(3个答案)关闭4年前。我目前正在使用启动EC2实例并从二进制文件安装Hadoop/Spark的设置脚本。作者目前已经硬编码了来自this的镜像。列表，但任何镜像都可以随时更改/删除。是否有更“有原则”的方式来获取Apache项目的镜像/下载位置？
我刚刚从Spark本地设置迁移到Spark独立集群。显然，加载和保存文件不再有效。我了解我需要使用Hadoop来保存和加载文件。我的Spark安装是spark-2.2.1-bin-hadoop2.7问题1:我仍然需要单独下载、安装和配置Hadoop以与我的独立Spark集群一起工作，我是否正确？问题2:使用Hadoop运行和使用Yarn运行有什么区别？...哪个更容易安装和配置(假设数据负载相当轻)？ 最佳答案 A1。正确的。你提到的包只是打包了指定版本的hadoop客户端，如果你想使用hdfs，你仍然需要安装hadoop。A2。使
我正在处理spark-hive-hbase集成。这里使用phoenixhbase表进行集成。Phoenix:**apache-phoenix-4.14**HBase:**hbase-1.4**spark:**spark-2.3**hive:**1.2.1**我正在使用sparkthrift服务器并使用jdbc访问表。我测试的几乎所有基本功能都运行良好。但是当我从spark提交查询时，它会在没有where条件的情况下提交给phoenix并且所有过滤都发生在spark端。如果表有数十亿的数据，我们就不能这样做。示例:Input-query:select*fromhive_hbasewher
