记录错误:TestSuccessfull2018-08-2004:52:15INFOApplicationMaster:54-Finalappstatus:FAILED,exitCode:132018-08-2004:52:15ERRORApplicationMaster:91-Uncaughtexception:java.lang.IllegalStateException:Userdidnotinitializesparkcontext!atorg.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster.runDriver(ApplicationMas
这个问题在这里已经有了答案:AddinganestedcolumntoSparkDataFrame(1个回答)关闭3年前。我有如下两个数据框Df1+----------------------+---------+|products|visitorId|+----------------------+---------+|[[i1,0.68],[i2,0.42]]|v1||[[i1,0.78],[i3,0.11]]|v2|+----------------------+---------+Df2+---+----------+|id|name|+---+----------+|i1|N
问题:我正在尝试对数据集进行重新分区，以便在指定的整数列中具有相同编号的所有行都在同一分区中。什么是有效的:当我将1.6API(在Java中)与RDD一起使用时，我使用了哈希分区程序，这按预期工作。例如，如果我为每一行打印此列的每个值的模数，我将在给定分区中获得相同的模数(我通过手动读取使用saveAsHadoopFile保存的内容来读取分区)。使用最新的API时没有按预期工作但现在我正在尝试使用2.0.1API(在Scala中)和具有重新分区方法的数据集，该方法采用多个分区和一列并将此数据集保存为Parquet文件。如果我在给定此列的行未分区的分区中查看结果是不一样的。
我知道hadoopRESTAPI通过程序提供对作业状态的访问。同样有什么方法可以获取程序中的spark作业状态吗？ 最佳答案 它与RESTAPI不同，但您可以通过注册SparkListener从应用程序内部跟踪作业的状态。使用SparkContext.addSparkListener。它是这样的:sc.addSparkListener(newSparkListener{overridedefonStageCompleted(event:SparkListenerStageCompleted)={if(event.stageInfo.
我对Hadoop非常熟悉，但对ApacheSpark完全陌生。目前我正在使用Mahout中实现的LDA(LatentDirichletAllocation)算法来进行主题发现。但是，由于我需要使过程更快，所以我想使用spark，但是SparkMLib中未实现LDA(或CVB)算法。这是否意味着我必须自己从头开始实现？如果是这样，Spark是否提供了一些使其更容易的工具？ 最佳答案 LDA最近才被添加到Spark中。它不是当前1.2.1版本的一部分。然而，您可以在当前的SNAPSHOT版本中找到示例:LDAExample.scala您
其实这里也有类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/23922404/elasticsearch-hadoop-why-would-i但答案并不真正令我满意。我的问题很简单:既然有ElasticSearch，我们为什么要使用Hadoop或Spark？Hadoop或Spark有而ElasticSearch没有什么？如果算法是答案，我相信我在创建算法方面并不比Kimchy强。在Hadoop或Spark中，我们需要创建自己的算法。同样，为什么还要使用Hadoop或Spark？回答说，“Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，不应该用作数据仓
在spark中，我想将RDD对象保存到配置单元表中。我正在尝试使用createDataFrame但这是抛出Exceptioninthread"main"java.lang.NullPointerExceptionvalproducts=sc.parallelize(evaluatedProducts.toList);//hereproductsareRDD[Product]valproductdf=hiveContext.createDataFrame(products,classOf[Product])我使用的是Spark1.5版本。 最佳答案
我了解YARN和Spark。但是我想知道什么时候需要使用Yarn和Spark处理引擎。我可以识别YARN和Spark之间的区别的不同案例研究有哪些？ 最佳答案 您不能直接比较Yarn和Spark。Yarn是一个分布式容器管理器，例如Mesos，而Spark是一个数据处理工具。Spark可以在Yarn上运行，就像HadoopMapReduce可以在Yarn上运行一样。碰巧HadoopMapReduce是Yarn附带的功能，而Spark不是。如果你的意思是比较MapReduce和Spark，我建议阅读thisotheranswer.
ERRORnetty.NettyTransport:failedtobindtospark.master/172.28.128.3:0,shuttingdownNettytransport15/03/1604:08:50WARNutil.Utils:Service'Driver'couldnotbindonport0.Attemptingport1.^^^是我从我的从属日志中得到的错误。我正在使用spark-submit提交我的工作。这是没有意义的，因为从站能够连接到主站，如web-ui所示。我认为我已经配置了正确的端口，如下所示是我在所有机器上的配置。Spark-Env.shexpo
我有一个从本地文件读取数据的spark应用程序。JavaRDDfile=context.textFile(input);由于它不是分布式文件，我需要同一路径上每个节点上的输入文件的副本。这是否意味着每个节点都将处理整个文件？如果是，是否有办法使文件保持非分布式并使节点处理文件的不同部分而不在每个节点上都有一个副本？谢谢! 最佳答案 假设该文件适合驱动程序的内存，可以使用native代码加载它，然后使用context.parallelize(data)将其转换为RDD以将其分发到集群中用于进一步的并行处理。在scala中，可以这样做:
