我在HDFS上设置了目录和子目录，我想在将所有文件一次加载到内存中之前预处理所有文件。我基本上有大文件(1MB)，一旦处理将更像1KB，然后执行sc.wholeTextFiles开始我的分析我如何在我的目录/子目录中的每个文件(*.xml)上循环，执行一个操作(假设为了示例的缘故，保留第一行)，然后转储结果回到HDFS(新文件，比如.xmlr)？ 最佳答案 我建议您只使用sc.wholeTextFiles并使用转换对其进行预处理，然后将它们全部保存为单个压缩序列文件(您可以引用我的指南:http://0x0fff.com/spark
文章目录1.RDD算子介绍2.转换算子2.1Value类型2.1.1map2.1.2mapPartitions2.1.3mapPartitionsWithIndex2.1.4flatMap2.1.5glom2.1.6groupBy2.1.7filter2.1.8sample2.1.9distinct2.1.10coalesce2.1.11repartition2.1.12sortBy1.RDD算子介绍RDD算子是用于对RDD进行转换（Transformation）或行动（Action）操作的方法或函数。通俗来讲，RDD算子就是RDD中的函数或者方法，根据其功能，RDD算子可以分为两大类：转换算
我的VM中运行着hortonworks沙盒。我已经完成了所有的hive-site.xml配置并放置在Spark/conf文件中。我可以使用PySpark访问HBase并创建/更新表，但是当我在Scala中执行相同的实现时，会出现以下错误:FAILED:ExecutionError,returncode1fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask.MetaException(message:file:/user/hive/warehouse/srcisnotadirectoryorunabletocreateone)我也更改了对“hive/war
我们想使用apachespark进行实时分析？我们目前使用hive/MR进行数据处理，使用mysqlsql存储聚合结果，使用jasper报告进行分析？由于mysql的可伸缩性问题，这种方法远非理想。我们正在探索apachespark在hdfs或cassandra之上运行，唯一的问题是是否有办法让spark与jasper服务器集成？如果不是，还有哪些其他UI选项可以与spark一起使用？ 最佳答案 我找到了共享的答案和想法，如果你将hivemetastore与spark一起使用，你可以将RDD持久化为hive表，一旦你这样做了，任何使
我有一个在AWSEMR上连续运行的ApacheSpark批处理作业。它从AWSS3中提取数据，使用该数据运行几个作业，然后将数据存储在RDS实例中。但是，作业之间似乎有很长一段时间没有事件。这是CPU使用情况:这是网络:注意每列之间的间隙，它几乎与事件列的大小相同!起初我以为这两列发生了移动(当它从S3中提取时，它没有使用大量CPU，反之亦然)但后来我注意到这两个图表实际上是相互跟随的。这是有道理的，因为RDD是惰性的，因此会在作业运行时拉动。这引出了我的问题，那段时间Spark在做什么？在那段时间里，所有的Ganglia图表似乎都归零了。就好像集群决定在每个作业之前休息一下。谢谢。编
我是Spark的新手，我在map函数中遇到序列化问题。这是代码的一些元素privateFunctionSparkMap()throwsIOException{returnnewFunction(){publicStringcall(Rowrow)throwsIOException{/*somecode*/}};}publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{MyClassmyClass=newMyClass();SQLContextsqlContext=newSQLContext(sc);DataFramedf=sqlContext
我运行的任何涉及HBase访问的Spark作业都会导致以下错误。我自己的工作是在Scala中，但提供的python示例以相同的方式结束。集群是Cloudera，运行CDH5.4.4。相同的作业在使用CDH5.3.1的不同集群上运行良好。非常感谢任何帮助!...15/08/1521:46:30WARNTableInputFormatBase:initializeTablecalledmultipletimes.Overwritingconnectionandtablereference;TableInputFormatBasewillnotclosetheseoldreferencesw
SparkConfconf=newSparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("SparkTwitterHelloWorldExample");JavaStreamingContextjssc=newJavaStreamingContext(conf,newDuration(60000));System.setProperty("twitter4j.oauth.consumerKey",consumerKey);System.setProperty("twitter4j.oauth.consumerSecret",consumerSecre
我正在尝试通过Java代码进行spark-submit。我指的是以下示例。https://github.com/mahmoudparsian/data-algorithms-book/blob/master/misc/how-to-submit-spark-job-to-yarn-from-java-code.md但是我得到了TheconstructorClientArguments(String[],SparkConf)isundefined这是我的代码。importorg.apache.spark.deploy.yarn.Client;importorg.apache.spark.
我正在用Spark开发一个程序。我需要将结果放在一个文件中，因此有两种方法可以合并结果:合并(Spark):myRDD.coalesce(1,false).saveAsTextFile(pathOut);之后在HDFS中合并它:hadoopfs-getmergepathOutlocalPath哪个最有效、最快速？是否有任何其他方法可以合并HDFS中的文件(如“getmerge”)，将结果保存到HDFS，而不是将其保存到本地路径？ 最佳答案 如果您确定您的数据适合内存，那么coalesce可能是最好的选择，但在其他情况下，为了避免OO
