当我尝试调用时出现以下错误我为spark使用python客户端。lines=sc.textFile(hdfs://...)lines.take(10)我怀疑spark和hadoop版本可能不兼容。以下是hadoop版本的结果:Hadoop2.5.2颠覆https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/hadoop.git-rcc72e9b000545b86b75a61f4835eb86d57bfafc0jenkins于2014-11-14T23:45Z编译使用protoc2.5.0编译来自带有校验和的源df7537a4faa4658983d397abf45
我正在尝试运行在spark1.3.1中完美运行的Pythonspark脚本。我已经下载了spark1.4并尝试运行脚本，但它一直在说SparkStreaming'sKafkalibrariesnotfoundinclasspath.Tryoneofthefollowing.IncludetheKafkalibraryanditsdependencieswithinthespark-submitcommandas$bin/spark-submit--packagesorg.apache.spark:spark-streaming-kafka:1.4.0...DownloadtheJARo
使用Oozie版本4.1.0.3在Spark中运行Hive查询时获取表未找到异常，作为java操作。从hdfs路径复制hive-site.xml和hive-default.xml使用的workflow.xml:${jobTracker}${nameNode}${nameNode}/user/${wf:user()}/${appRoot}/env/devbox/hive-site.xmloozie.hive.defaults${nameNode}/user/${wf:user()}/${appRoot}/env/devbox/hive-default.xmlpool.name${etlP
假设我有以下内容:valdataset2=dataset1.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)valdataset3=dataset2.map(.....)如果您对dataset2进行转换，那么您必须持久化它并将其传递给dataset3并取消持久化之前的数据？我正在尝试确定何时持久化和取消持久化RDD。对于每一个新创建的rdd，我都必须坚持它吗？谢谢 最佳答案 Spark自动监控每个节点上的缓存使用情况，并以最近最少使用(LRU)的方式删除旧数据分区。如果您想手动删除RDD而不是等待它从缓存中
我有大量需要转换为Parquet的GZip文件。由于GZip的压缩特性，这不能针对一个文件并行化。但是，既然我有很多，有没有比较简单的方法让每个节点做一部分文件呢？这些文件在HDFS上。我假设我不能使用RDD基础设施来编写Parquet文件，因为这一切都是在驱动程序上完成的，而不是在节点本身上完成的。我可以并行化文件名列表，编写一个处理本地Parquets并将它们保存回HDFS的函数。我不知道该怎么做。我觉得我错过了一些明显的东西，谢谢!这被标记为重复问题，但事实并非如此。我完全了解Spark能够将它们作为RDD读取而不必担心压缩，我的问题更多是关于如何并行地将这些文件转换为结构化Pa
所以我有一段代码可以将记录索引到弹性中。此代码使用spark和hadoop运行。我刚刚将Elasticsearch升级到2.3.1。当我在本地机器上运行我的代码时，它运行良好。当我尝试使用spark提交作业运行它时，我得到了java.lang.NoSuchMethodError:com.google.common.util.concurrent.MoreExecutors.directExecutor()Ljava/util/concurrent/Executor;在谷歌搜索后，我意识到问题出在Guava上，所以在我的pom.xml中我只是把com.google.guavaGuava1
我一直在8节点集群上部署SparkPi示例。与示例相关的任务似乎没有部署到集群中的所有节点，即使集群未得到充分利用(没有其他作业在运行)。以下是我启动SparkPi示例的方式:spark-submit--classorg.apache.spark.examples.SparkPi--masteryarn--deploy-modecluster--driver-memory1g--executor-memory1g--executor-cores1--num-executors7$SPARK_HOME/lib/spark-examples-1.6.1-hadoop2.6.0.jar100
我有很多包含大约60.000.000行的文件。我所有文件的格式都是{timestamp}#{producer}#{messageId}#{data_bytes}\n我一个一个地浏览我的文件，还想为每个输入文件构建一个输出文件。因为有些台词依赖于以前的台词，所以我将它们按制作人分组。每当一行依赖于一个或多个先前的行时，它们的生产者总是相同的。对所有行进行分组后，我将它们交给我的Java解析器。然后，解析器会将所有已解析的数据对象包含在内存中，然后将其输出为JSON。为了可视化我认为我的作业是如何处理的，我拼凑了以下“流程图”。请注意，我没有可视化groupByKey-Shuffeling
在java中创建RDD的一种方法是JavaRDDpeople=sc.textFile("s3://path");如果使用服务器端加密对s3中的数据进行加密会怎样。那么我们如何创建一个RDD？ 最佳答案 如果您使用的是启用加密的EMR，那么它应该会在从S3在EMR中处理时自动解密。 关于hadoop-Spark-使用服务器端加密(AES)从s3读取，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/que
我已经在javaspark和hive之间创建了连接，我的代码运行良好。我可以用我的代码进行crud操作。现在我需要在几个配置单元列上执行一些加密算法。我用谷歌搜索并发现AES算法适用于加密。但无法获得先进且高度安全的方式来加密配置单元列。我是大数据的新手。如果有人有好的文件，或者可以提出一些想法，那对我很有帮助。对于数据插入，我正在使用sql查询。所以我可以很容易地使用UDF。我的想法是:首先我将创建一个自定义算法用于加密并用于数据插入操作。请指导我。 最佳答案 根据我最初的搜寻，我可以看到来自Hive的几个补丁可用于使用标准加密类
