我们使用cloudera来部署一个zeppelin-spark-yarn-hdfs集群。现在，只有一个zeppelin和spark实例，所有sparknotebook的执行都会影响到每个用户。例如，如果我们停止用户笔记本中的spark上下文，它会影响所有其他用户的笔记本。我已经看到zeppelin中有一个选项可以隔离解释器，但是有没有办法根据需要为每个用户提供自己的“集群”？也许使用Docker并使用zeppelin和spark为每个用户构建一个图像，并将他们的资源限制为用户集群提供的资源？我完全不知道如何实现它，或者它是否可能，但我的理想场景是像数据block那样的方法。在那里你可以
每当我在本地机器上运行start-master.sh命令时，我都会收到以下错误，请有人帮我解决这个问题终端错误终端报错startingorg.apache.spark.deploy.master.Master,loggingto/usr/local/spark-2.0.1-bin-hadoop2.6/logs/spark-andani-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-andani.sakha.com.outfailedtolaunchorg.apache.spark.deploy.master.Master:atio.netty.util
我有一个spark+jupyter的docker镜像(https://github.com/zipfian/spark-install)我有另一个hadoop的docker镜像。(https://github.com/kiwenlau/hadoop-cluster-docker)我在Ubuntu中运行来自上述2个图像的2个容器。对于第一个容器:我能够成功启动jupyter并运行python代码:importpysparksc=pyspark.sparkcontext('local[*]')rdd=sc.parallelize(range(1000))rdd.takeSample(Fal
在kerberizedCDH5.10.x上配置了livy服务器，它在端口8998上运行良好，但curl请求给出以下错误，curl--negotiate-u:http://xxxxxxx:8998/sessionsError403HTTPERROR:403Problemaccessing/sessions.Reason:GSSException:Novalidcredentialsprovided(Mechanismlevel:FailedtofindanyKerberoscredentails)PoweredbyJetty://无法理解为什么请求没有通过kerberos安全层？
我写了一个字数统计代码，但是当我尝试使用下面的命令在Windows中从CMD运行它时，它抛出了一个异常。spark-submit--classcom.sample.WordCount--masterlocalfile:///E:/WordCountSample/target/WordCountSample-0.0.1-SNAPSHOT.jarfile:///C:/Users/siddh/OneDrive/Desktop/sample.txtpom.xml4.0.0SparkSampleInScalaWordCountSample0.0.1-SNAPSHOTjarWordCountSam
我正在设置一个Hadoop集群用于测试/PoC目的。今天有什么不能用Spark作为处理引擎来完成的吗？在我看来，Spark已经取代了MR，并且围绕Hadoop构建的所有其他工具/抽象也与Spark兼容(Hive、Sqoop、Flume、HBase、Pig...)——是否有其他限制？据我了解，即使对于批处理作业，Spark至少与MR一样快，如果您想在未来扩展您的用例(流式处理)，那么无论如何您都需要适应Spark。我问这个问题是因为直到今天，大多数介绍和教程都在教您有关Hadoop和MapReduce的知识。 最佳答案 很简单，不，现
如何在不提交jar和定义特定Hadoop二进制文件的情况下为Spark应用程序设置Hadoop版本？这有可能吗？我只是不太确定在提交Spark应用程序时如何更改Hadoop版本。这样的东西是行不通的:valsparkSession=SparkSession.builder.master("local[*]").appName("SparkJobHDFSApp").getOrCreate()sparkSession.sparkContext.hadoopConfiguration.set("hadoop.common.configuration.version","2.7.4")
我有一个使用Spark2.3APIdf.saveAstable创建的HiveParquet表。有一个单独的Hive进程可以更改同一个Parquet表以添加列(根据要求)。但是，下次当我尝试将同一个parquet表读入Spark数据帧时，使用HiveAlterTable命令添加到parquet表的新列不会显示在df.printSchema输出中。根据初步分析，似乎可能存在一些冲突，Spark使用自己的模式而不是读取Hive元存储。因此，我尝试了以下选项:更改Spark设置:spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false并刷新spark目录:spa
我正在尝试使用yarn-cluster在集群中运行我的JAR，但一段时间后出现异常。失败前的最后一个INFO是Uploadingresource。我检查了所有安全组，成功执行了hsdfls但仍然出现错误。./bin/spark-submit--classMyMainClass--masteryarn-cluster/tmp/myjar-1.0.jarmyjarparameter16/01/2116:13:51WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-j
我最近在AmazonEMR上设置了一个Spark集群，其中有1个主节点和2个从节点。我可以运行pyspark，并使用spark-submit提交作业。但是，当我创建一个独立作业时，例如job.py，我创建了一个SparkContext，如下所示:sc=SparkContext("local","AppName")这看起来不对，但我不确定该放什么。当我提交作业时，我确定它没有使用整个集群。如果我想在我的整个集群上运行一个作业，比如每个从属4个进程，我必须做什么a.)作为参数传递给spark-submitb.)在脚本本身中作为参数传递给SparkContext()。
