我正在尝试使用Spark从AmazonS3读取数据.但我越来越java.lang.NoClassDefFoundError:org/jets3t/service/S3ServiceException从Hadoop调用内部。我已经尝试下载jets3t并将所有包含的jar添加到我的类路径中，但它没有帮助。以下是正在发生的事情的完整记录:scala>valzz=sc.textFile("s3n://")13/08/3019:50:21INFOstorage.MemoryStore:ensureFreeSpace(45979)calledwithcurMem=46019,maxMem=8579
我在使用SparkStreamingAPI时遇到以下问题。我目前正在通过Flume将输入数据流式传输到SparkStreaming，我计划用它对数据进行一些预处理。然后，我想把数据保存到Hadoop的文件系统中，用Impala查询。但是，Spark将数据文件写入单独的目录，并为每个RDD生成一个新目录。这是一个问题，因为首先，Impala中的外部表无法检测到子目录，只能检测到它们指向的目录内的文件，除非已分区。其次，Spark添加新目录的速度如此之快，以至于在Impala中为每个生成的目录定期创建一个新分区对性能来说非常糟糕。另一方面，如果我选择增加Spark中写入的滚动间隔，这样目录
我正在尝试弄清楚如何将编解码器传递给ApacheSpark中的saveAsSequenceFile方法。下面是我试图运行的代码。我正在运行Scala2.10.4、Spark1.0.0、Java1.7.60和ApacheHadoop2.4.0。valrdd:RDD[(String,String)]=sc.sequenceFile(secPath,classOf[Text],classOf[Text]).map{case(k,v)=>(k.toString,v.toString)}valsortedOutput=rdd.sortByKey(true,1)sortedOutput.saveA
我在我的4节点集群上运行相当大的任务。我正在从一个表中读取大约4GB的过滤数据并运行NaïveBaye的训练和预测。我的HBase区域服务器在一台机器上运行，它与以公平调度模式运行的spark集群分开，尽管HDFS在所有机器上运行。执行时，我在集群上的事件任务数量方面遇到了奇怪的任务分配。我观察到，在任何时间点，只有一个事件任务或最多两个任务在一台/两台机器上运行，而另一台则处于空闲状态。我的期望是RDD中的数据将在所有节点上进行划分和处理，以进行计数和不同等操作。为什么所有节点都不用于单个作业的大型任务？在单独的机器上安装HBase与此有什么关系吗？ 最佳
我尝试用以下方法启动spark-shell:spark-shell--masteryarn-client然后我进入外壳。但几秒钟后，我在shell中得到了这个:WARNReliableDeliverySupervisor:Associationwithremotesystem[akka.tcp://sparkYarnAM@10.0.2.15:38171]hasfailed,addressisnowgatedfor[5000]ms.Reasonis:[Disassociated].我在yarn日志文件中多次重复此错误。15/02/2320:37:26INFOyarn.YarnAlloca
我实际上是在问自己使用SparkSQL和Hive进行实时分析的性能。我知道Hive是为批处理而创建的，而Spark是用来进行快速查询的。但是，将SparkSQL与Hive结合使用可以让我进行实时查询吗？或者它只会进行最快的查询但不是实时的。我应该使用其他数据仓库而不是Hive，例如Hbase吗？提前致谢，弗洛里安 最佳答案 虽然Spark比Hive快得多，但它可能仍然不是为网站提供服务的理想解决方案。因此，SparkSQL是否可以执行“实时”查询在很大程度上取决于您认为实时的时间线类型、您的数据集是否足够小以缓存在内存中，以及您的查
我是Apachespark和Scala编程语言的新手。我想要实现的是从我的本地mongoDB数据库中提取数据，然后将其保存在parquetformat中。将ApacheSpark与hadoop连接器结合使用到目前为止，这是我的代码:packagecom.examplesimportorg.apache.spark.{SparkContext,SparkConf}importorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.hadoop.conf.Configurationimportorg.bson.BSONObjectimportcom.mongodb
我以前在本地运行Spark并将文件分发到节点从来没有给我带来问题，但现在我正在将东西转移到Amazon集群服务并且事情开始崩溃。基本上，我正在使用MaxmindGeoLiteCity.dat处理一些IP，我将其放置在主服务器的本地文件系统上(file:///home/hadoop/GeoLiteCity.dat)。根据之前的一个问题，我使用了sc.addFile:sc.addFile("file:///home/hadoop/GeoLiteCity.dat")并使用类似的方式调用它:valipLookups=IpLookups(geoFile=Some(SparkFiles.get("
我有100个Excel(*.xlsx)文件存储在HDFS中。100个*.xlsx文件被组织成10个目录，如下图:/user/cloudera/raw_data/dataPoint1/dataPoint.xlsx/user/cloudera/raw_data/dataPoint2/dataPoint.xlsx....../user/cloudera/raw_data/dataPoint10/dataPoint.xlsx使用从上面读取一个*.xlsx文件rawData=sc.textFile("/user/cloudera/raw_data/dataPoint1/dataPoint.xls
当使用Spark将文件写入HDFS时，这在不使用分区时相当快。相反，当我使用分区写入文件时，写入延迟增加了~24倍。同一个文件，不分区写入大约需要600ms。按Id分区写入(将生成恰好1.000个分区，因为文件中有1.000个id)大约需要14秒。你们有没有同样的经历，写一个分区文件需要很长时间？根本原因是什么，也许Spark需要为每个分区创建1.000个文件夹和文件？您知道如何加快这一步吗？valmyRdd=streamedRdd.map{case((id,metric,time),value)=>Record(id,metric,getEpoch(time),time,value)
