作为this的后续行动问题，当我尝试在我的单节点机器上使用Spark2.1.1overYarn(Hadoop2.8.0)时出现新错误。如果我使用启动SparkShellspark-shell它开始没有问题。在使用通常的start-dfs.sh和start-yarn.sh启动Hadoop之后，如果我使用spark-shell--masteryarn我收到以下错误:17/06/1012:00:07WARNNativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhe
我在shell驱动程序脚本中的spark-submit之前调用了kinitkeytab。问题是，它自己工作，但是当我通过Oozie调用shell驱动程序脚本时，我得到了这个错误:Stdoutputpy4j.protocol.Py4JJavaError:Anerroroccurredwhilecallingo49.saveAsTextFile.Stdoutput:org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException):DelegationTokencanbeissuedonlywithkerberosorwebauthenti
据我所知，广播对于获取变量的本地副本很有用。并且变量的大小必须适合工作人员的内存。在我的例子中，但是，我想获取largevariable的本地副本，这不适合工作人员的内存。我如何在不使用Spark广播功能的情况下广播这个大变量？ 最佳答案 问题:Inmycase,However,Iwanttogetlocalcopyoflargevariablewhichisnotfitinworker'smemory.HowcanibroadcastthislargevariablenotusingbroadcastfunctioninSpark
我实现了spark应用程序。我创建了spark上下文:privateJavaSparkContextcreateJavaSparkContext(){SparkConfconf=newSparkConf();conf.setAppName("test");if(conf.get("spark.master",null)==null){conf.setMaster("local[4]");}conf.set("fs.s3a.awsAccessKeyId",getCredentialConfig().getS3Key());conf.set("fs.s3a.awsSecretAccessK
我正在使用Spark插入到HBase，但速度很慢。对于60,000条记录，需要2-3分钟。我有大约1000万条记录要保存。objectWriteToHbaseextendsSerializable{defmain(args:Array[String]){valcsvRows:RDD[Array[String]=...valdateFormatter=DateTimeFormat.forPattern("yyyy-MM-ddHH:mm:ss")valusersRDD=csvRows.map(row=>{newUserTable(row(0),row(1),row(2),row(9),ro
我正在尝试通过以下命令向CDHyarn集群提交一个spark作业我尝试了几种组合，但都不行......我现在所有的poijar都位于我的本地/root以及HDFS/user/root/lib中，因此我尝试了以下操作spark-submit--masteryarn-cluster--class"ReadExcelSC"./excel_sc.jar--jars/root/poi-3.12.jars,/root/poi-ooxml-3.12.jar,/root/poi-ooxml-schemas-3.12.jarspark-submit--masteryarn-cluster--class"
我想在我的工作中使用大数据分析。我已经实现了所有在容器中创建容器的docker东西。然而，我是大数据的新手，我已经知道，当速度很重要时，将Hadoop用于HDFS并在Hadoop上使用Spark而不是MapReduce本身是网站和应用程序的最佳方式(是吗？)。这适用于我的Docker容器吗？如果有人可以指导我去某个地方了解更多信息，那将非常有帮助。 最佳答案 您可以尝试使用ClouderaQuickStartDockerImage开始。请看https://hub.docker.com/r/cloudera/quickstart/.该
我正在尝试在ApacheSpark中访问s3上以_开头的gz文件。不幸的是，spark认为这些文件不可见并返回Inputpathdoesnotexist:s3n:.../_1013.gz。如果我删除下划线，它会发现文件很好。我尝试将自定义PathFilter添加到hadoopConfig:packageCustomReaderimportorg.apache.hadoop.fs.{Path,PathFilter}classGFilterZipextendsPathFilter{overridedefaccept(path:Path):Boolean={true}}//insparkse
我有一个spark作业，它从外部Hive表中读取数据并进行一些转换并将数据重新保存到另一个内部Hive表中valsparkConf=newSparkConf().setAppName("BulkMergeDailyLoadJob")valsparkContext=newSparkContext(sparkConf)valsqlContext=newHiveContext(sparkContext)//DataIngestionvalmy_df=sqlContext.sql("select*fromtest")//Transformation......//SaveDataintoHiv
我了解YARN上Spark应用程序的客户端模式和集群模式之间的主要区别。主要区别包括驱动程序在哪里运行-clinet模式下的本地，集群模式下的ApplicationMasterClientrunningduration-在clinet模式下，client需要运行整个持续时间，在集群模式下，客户端不需要运行，因为AM会处理它交互使用-sparkshell和pyspark。集群模式不太适合这些要求驱动在客户端运行安排工作-在客户端模式下，客户端通过直接与容器通信来安排工作。在集群模式下，A通过直接与容器通信来调度工作两种情况的相似之处谁处理来自YARN的执行器请求-应用主管谁启动执行程序进
