我将Scala/Sparkjar上传到HDFS以在我们的集群上测试它们。运行后，我经常意识到需要做出一些改变。所以我在本地进行更改，然后将新的jar推送回HDFS。然而，当我这样做时，hadoop经常(并非总是)抛出一个错误，本质上是说这个jar与旧jar不同(duh)。我尝试清除我的回收站、.staging和.sparkstaging目录，但这没有任何作用。我尝试重命名jar，这有时会起作用，有时却不起作用(这仍然很荒谬，我必须首先这样做)。有谁知道为什么会发生这种情况以及如何防止这种情况发生？谢谢你的帮助。如果有帮助，这里有一些日志(编辑了一些路径):Applicationappl
org.apache.kyuubi.KyuubiSQLException:org.apache.kyuubi.KyuubiSQLException:ErroroperatingExecuteStatement:org.apache.spark.SparkException:Jobabortedduetostagefailure:Totalsizeofserializedresultsof3tasks(1290.4MiB)isbiggerthanspark.driver.maxResultSize(1024.0MiB)atorg.apache.spark.scheduler.DAGSchedul
我正在尝试将从kafka主题传入的数据流存储到配置单元分区表中。我能够将dstream转换为数据帧并创建一个配置单元上下文。我的代码看起来像这样valhiveContext=newHiveContext(sc)hiveContext.setConf("hive.exec.dynamic.partition","true")hiveContext.setConf("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict")newdf.registerTempTable("temp")//newdfismydataframenewdf.write.mode
我知道我们可以通过以下方式创建一个自动分区发现表CREATETABLEmy_tableUSINGcom.databricks.spark.avroOPTIONS(path"/path/to/table");但这需要将数据路径更改为partition_key=partition_value格式/path/to/table/dt=2016-10-09/path/to/table/dt=2016-10-10/path/to/table/dt=2016-10-11但是数据结构是这样的:/path/to/table/2016-10-09/path/to/table/2016-10-10/path
我正在尝试从Spark1.3连接到Cassandra3.0。我知道spark中每个版本都有Cassandra连接器，但是spark-cassandra-connector-java_2.10:1.3.0连接器依赖于cassandra-driver-core:2.1.5，这就是为什么我使用最新的cassandra连接器，它依赖于最新的核心驱动程序。无论如何，到目前为止这不是问题所在。我想问题是com.google.guava包。我的pom看起来像这样:...com.datastax.sparkspark-cassandra-connector-java_2.101.5.0-M3com.d
我正在尝试通过Spark引擎从配置单元映射来访问Hbase表。来自hive:当我在使用Hbase映射的HiveView上运行查询时，我可以获得所有想要的结果。来自星火:当我运行查询以从配置单元表中获取数据时，我可以得到它，但是当我对hbase映射的配置单元表执行相同的操作时，出现以下错误。Error:java.lang.NoSuchMethodError:org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe.initSerdeParams(Lorg/apache/hadoop/conf/Configuration;Ljava/util/P
我想知道为什么尝试使用正则表达式从S3使用Spark读取数据时会有所不同？我在“测试”桶中有一些文件:/test/logs/2016-07-01/a.gz/test/logs/2016-07-02/a.gz/test/logs/2016-07-03/a.gz这两部作品:vallogRDD=sqlContext.read.json("s3a://test/logs/2016-07-01/*.gz")orvallogRDD=sqlContext.read.json("s3n://test/logs/2016-07-01/*.gz")但是当我这样做的时候:vallogRDD=sqlConte
我有一个由5个节点组成的spark集群，我有一个用Java编写的spark作业，它从目录中读取一组文件并将内容发送到Kafka。当我在本地测试作业时，一切正常。当我尝试将作业提交到集群时，作业失败并显示FileNoTFoundException需要处理的文件存在于所有5个节点上挂载的目录中，所以我确定异常中出现的文件路径存在。这里是提交作业时出现的异常java.io.FileNotFoundException:Filefile:/home/me/shared/input_1.txtdoesnotexistatorg.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem
我对Talend和ApacheSpark在大数据生态系统中的位置感到困惑，因为ApacheSpark和Talend都可以用于ETL。谁能举个例子解释一下？ 最佳答案 Talend是一种基于工具的大数据方法，支持所有具有内置组件的大数据应用程序。spark是基于代码的方法，您需要为用例编写代码。 关于hadoop-Talend和ApacheSpark？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/q
我如何才能读取位于.aws目录下的credentials文件中的不同aws配置文件？只想让我的应用程序读取访问key和secret，如下所示，但不确定如何将这一点指向凭证文件。objectS3KeyStoreextendsSerializable{privatevalkeyMap=Map(String,S3Key)defload(key:String)(implicitsc:SparkContext)=keyMap.get(key)match{caseSome(k)=>valhc=sc.hadoopConfigurationhc.set("fs.s3a.awsAccessKeyId",
