我写了Vector的(org.apache.spark.mllib.linalg.Vector)到HDFS如下publicvoidwritePointsToFile(Pathpath,FileSystemfs,Configurationconf,Listpoints)throwsIOException{SequenceFile.Writerwriter=SequenceFile.createWriter(conf,Writer.file(path),Writer.keyClass(LongWritable.class),Writer.valueClass(Vector.class));
我想将一个spark应用程序(只是一个简单的HelloWorld应用程序)部署到我的hadoop集群。在我的Windows机器上使用spark提交，我使用--masteryarn在客户端模式下执行应用程序。连接到hadoop集群是成功的，在集群上的日志文件中可以看到。(hadoopconf文件已经从集群下载下来，保存在客户端windows机器上，环境变量已经设置好)。使用hadoop2.7和spark1.6这是使用的spark-submit命令:>spark-submit--masteryarn--class"SimpleApp"..\..\SimpleApp\target\scala
我有一个由9台计算机组成的集群，上面安装了ApacheHadoop2.7.2和Spark2.0.0。每台计算机都运行一个HDFSdatanode和Sparkslave。其中一台计算机还运行HDFSnamenode和Sparkmaster。我已经在复制=2的HDFS中上传了几TB的gz存档。事实证明，某些文件已损坏。我想找到他们。看起来“gunzip-t”可以提供帮助。所以我试图找到一种在集群上运行Spark应用程序的方法，以便每个Spark执行程序测试存档“本地”(即，其中一个副本位于该执行程序运行的同一台计算机上)只要它是可能的。以下脚本运行，但有时Spark执行程序会处理HDFS中
我正在尝试搜索特定关键字并将与该词关联的整行放入数组缓冲区中。我正在使用下面的示例并尝试将所有HHH放入数组缓冲区。示例PID|1|5897450M|58974650M|58977650M|CSTO^TES||19320722|F|||745-81ST^^IAMIBEH^FL^341|||||||332165520ORC||5033220|503320||||||20150202|||1689659096^HAM^MISH^^^^PIOBR|1||64564|DFDEFAULT|||20150202|2015002||||||||16096^^^^^I|||||||||HHH|1|NM
scala>valmanager=sc.textFile("hdfs://localhost:54310/user/training/employee_dir/employeeManager")scala>manager.first错误:java.io.EOFException:EndofFileExceptionbetweenlocalhostis:"localhost.localdomain/127.0.0.1";destinationhostis:"localhost":54310;:java.io.EOFException;Formoredetailssee:http://wi
我有一个四节点hadoop集群(mapr)，每个集群有40GB内存。我需要在大数据集(5亿行)的其中一个字段上“应用”一个函数。我的代码流程是，我从配置单元表中读取数据作为spark数据帧，并在其中一列上应用所需的函数，如下所示:schema=StructType([StructField("field1",IntegerType(),False),StructField("field2",StringType(),False),StructField("field3",FloatType(),False)])udfCos=udf(lambdarow:function_call(row
我在客户端模式下使用Yarn(版本2.6.0)在Hadoop集群上运行Spark应用程序(版本1.6.0)。我有一段运行长时间计算的代码，如果它花费的时间太长，我想终止它(然后运行一些其他函数)。这是一个例子:valconf=newSparkConf().setAppName("TIMEOUT_TEST")valsc=newSparkContext(conf)vallst=List(1,2,3)//settingupaninfiteactionvalfuture=sc.parallelize(lst).map(while(true)_).collectAsync()try{Await.
我的HDFS中有一个csv文件，其中包含一系列产品，例如:[56][85,66,73][57][8,16][25,96,22,17][83,61]我正在尝试在我的代码中应用关联规则算法。为此我需要运行这个:scala>valdata=sc.textFile("/user/cloudera/data")data:org.apache.spark.rdd.RDD[String]=/user/cloudera/dataMapPartitionsRDD[294]attextFileat:38scala>valdistData=sc.parallelize(data)但是当我提交这个时我得到了这
我已经下载了spark-2.0.0-bin-hadoop2.7。谁能建议如何在此配置配置单元并在scala控制台中使用？现在我可以使用Scala(spark-shell控制台)在文件上运行RDD。 最佳答案 遵循官方HiveonSpark文档:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+on+Spark%3A+Getting+Started您可以使用以下命令在Hive上设置Spark引擎:sethive.execution.engine=spark;或者通过将其添加到h
我有很多以非常有意义的方式存储的结构化数据，我想以同样有意义的完整和高效的方式处理它们。+-some-hdfs-path/+-level-1_var-01/|+-level-2_var-001.csv|+-...|+-level-2_var-nnn.csv+-level-1_var-02/|+-level-2_other-001.csv|+-...|+-level-2_other-mmm.csv+-.../+-level-1_var-nn/|+-...每个文件大约100MB，大约有1,000,000行。每个目录中的文件数量(通常约为100个)各不相同，文件名也各不相同。换句话说，我不知
