我已经安装了Hadoop3.0.0。我现在应该安装with-hadoop还是without-hadoop版本的ApacheSparkfromthispage？我正在关注thisguide开始使用ApacheSpark。它说DownloadthelatestversionofApacheSpark(Pre-builtaccordingtoyourHadoopversion)fromthislink:...但是我很困惑。如果我的机器上已经运行了一个Hadoop实例，然后我下载、安装并运行Apache-Spark-WITH-Hadoop，它不会启动另一个额外的Hadoop实例吗？
我正在尝试编写一个应将其输出放入HBase的Spark作业。据我所知，正确的方法是使用saveAsHadoopDataset方法。在org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions-这需要我的RDD由对组成。方法saveAsHadoopDataset需要JobConf，这就是我要构建的。根据thislink，我必须在我的JobConf上设置一件事是输出格式(实际上没有它就不能工作)，比如jobConfig.setOutputFormat(classOf[TableOutputFormat])问题是显然这不能编译，因为TableOutputFormat是通用的，
我在Youtube上浏览了一些关于Spark的视频架构。尽管惰性评估、发生故障时数据创建的弹性、良好的函数式编程概念是Resilenace分布式数据集成功的原因，但一个令人担忧的因素是由于多个transformations造成的内存开销。由于数据不变性导致内存开销。如果我正确理解这个概念，每次转换都会创建新的数据集，因此内存需求会减少很多次。如果我在我的代码中使用10次转换，将创建10组数据集，我的内存消耗将增加10倍。例如valtextFile=sc.textFile("hdfs://...")valcounts=textFile.flatMap(line=>line.split("
所以这个问题一直让我抓狂，而且我开始觉得带有s3的spark不是这项特定工作的正确工具。基本上，我在s3存储桶中有数百万个较小的文件。由于我不一定要了解的原因，这些文件无法合并(其中一个是独特的加密副本)。我见过类似的问题，每一个解决方案都没有产生好的结果。我尝试的第一件事是通配符:sc.wholeTextFiles(s3aPath+"/*/*/*/*.txt").count();注意:计数更多的是关于处理文件需要多长时间的调试。这项工作几乎花了一整天的时间，有超过10个实例，但仍然失败，并在列表底部显示错误。然后我找到了这个链接，它基本上说这不是最佳的:https://forums.
是否有任何关于awsjavasdk、hadoop、hadoop-awsbundle、hive、spark之间兼容的版本集的引用？比如我知道Spark不兼容Hive2.1.1以上的hive版本 最佳答案 您不能从whichhadoop-aws构建的更高版本的AWSSDK中删除并期望s3a连接器工作。曾经。现在在S3Atroubleshootingdocs中写得很清楚了。无论您遇到什么问题，更改AWSSDK版本都不会解决问题，只会更改您看到的堆栈跟踪。考虑到AWS团队推出新SDK的速度，这似乎令人沮丧，但您必须了解(a)API经常在版本
我正在尝试编写将RDD转换为数据集的示例ApacheSpark程序。但是在那个过程中，我遇到了编译时错误。这是我的示例代码和错误:代码:importorg.apache.spark.SparkConfimportorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.SparkContextimportorg.apache.spark.sql.DatasetobjectHello{caseclassPerson(name:String,age:Int)defmain(args:Array[String]){valconf=newSparkConf(
我从http://spark.apache.org/downloads.html下载:spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz.我的HadoopHDFS和YARN以$start-dfs.sh和$start-yarn.sh开头。但是运行$spark-shell--masteryarn--deploy-modeclient给我以下错误:$spark-shell--masteryarn--deploy-modeclientSettingdefaultloglevelto"WARN".Toadjustlogginglevelusesc.setLogLevel(newLevel
已经有几天了，但我无法使用Spark从公共(public)AmazonBucket下载:(这是spark-shell命令:spark-shell--masteryarn-v--jarsfile:/usr/local/hadoop/share/hadoop/tools/lib/hadoop-aws-2.9.2.jar,file:/usr/local/hadoop/share/hadoop/tools/lib/aws-java-sdk-bundle-1.11.199.jar--driver-class-path=/usr/local/hadoop/share/hadoop/tools/li
我现在已经为以下问题苦苦挣扎了2天多。我用Scala编写了一个基本的“HelloWorld”脚本:objectHelloextendsApp{println("WELCOMETOAFIRSTTESTWITHSCALACOMPILEDWITHSBTcountingfr.1:15withsleep1")valdata=1to15for(a然后我用SBT编译以获得JAR编译版本。然后我使用HDP2.2.4.2将所有内容传输到集群(这是在虚拟Linux机器上运行的Horthonworks沙箱)。我实际上能够使用yarn-client在集群上使用以下命令运行该作业:spark-submit--v
在Ubuntu14.04上将带有Hadoop2.6+的预构建版本的Spark1.6下载到桌面上。我导航到sparkshell并根据下面给出的链接启动了sparkQuickStartSparkLink使用./bin/spark-shell我收到以下错误。我看到一个针对MacOSX的类似问题here.ashwin@Console:~/Desktop/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6$./bin/spark-shelllog4j:WARNNoappenderscouldbefoundforlogger(org.apache.hadoop.metrics2.lib.Mutab
