我知道之前有人问过这个问题，但我无法得到明确的工作答案。result.saveAsTextFile(path);当使用sparksaveAsTextFile时，输出以“part-00”、“part-01”等名称保存。是否可以将此名称更改为自定义名称？saveAsTextFile是否可以附加到现有文件而不是覆盖它？我使用Java7进行编码，输出文件系统将是云(Azure、Aws) 最佳答案 1)saveAsTextFile方法没有直接支持控制文件输出名称。您可以尝试使用saveAsHadoopDataset来控制输出文件basenam
我正在使用以下配置单元查询:this.queryExecutor.executeQuery("Droptableuser")并且出现以下异常:java.lang.LinkageError:ClassCastException:attemptingtocastjar:file:/usr/hdp/2.4.2.0-258/spark/lib/spark-assembly-1.6.1.2.4.2.0-258-hadoop2.7.1.2.4.2.0-258.jar!/javax/ws/rs/ext/RuntimeDelegate.classtojar:file:/usr/hdp/2.4.2.0-
当单个记录大小超过3GB时，我会遇到异常`java.lang.IllegalArgumentExceptionApp>atjava.nio.CharBuffer.allocate(CharBuffer.java:330)App>atjava.nio.charset.CharsetDecoder.decode(CharsetDecoder.java:792)App>atorg.apache.hadoop.io.Text.decode(Text.java:412)App>atorg.apache.hadoop.io.Text.decode(Text.java:389)App>atorg.a
我们能够成功地将drools与spark集成，当我们尝试应用来自Drools的规则时，我们能够对存在于HDFS中的批处理文件执行操作，但是我们尝试将drools用于流文件，以便我们可以立即做出决定，但我们不知道该怎么做。下面是我们试图实现的代码片段。案例1:。SparkConfconf=newSparkConf().setAppName("sample");JavaSparkContextsc=newJavaSparkContext(conf);JavaRDDjavaRDD=sc.textFile("/user/root/spark/sample.dat");Liststore=new
我正在尝试使用YARNRESTAPI提交spark-submit作业，我通常通过命令行运行它。我的命令行spark-submit看起来像这样JAVA_HOME=/usr/local/java7/HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf/usr/local/spark-1.5/bin/spark-submit\--driver-class-path"/etc/hadoop/conf"\--classMySparkJob\--masteryarn-cluster\--conf"spark.executor.extraClassPath=/usr/local/hado
我想根据使用ApacheDrill对CSV数据(在HDFS上)执行的查询结果创建一个SparkSQLDataFrame。我成功配置了SparkSQL，使其通过JDBC连接到Drill:MapconnectionOptions=newHashMap();connectionOptions.put("url",args[0]);connectionOptions.put("dbtable",args[1]);connectionOptions.put("driver","org.apache.drill.jdbc.Driver");DataFramelogs=sqlc.read().for
如果可能的话，我希望能够在我的sparkscala应用程序中使用我维护的具有不同配置文件的~/.aws/credentials文件。我知道如何在我的应用程序中为s3a设置hadoop配置，但我不想继续使用不同的硬编码key，而宁愿像我对不同程序所做的那样只使用我的凭据文件。我还尝试过使用javaapi，例如valcredentials=newDefaultAWSCredentialsProviderChain().getCredentials()然后创建一个s3客户端，但这不允许我在从中读取文件时使用我的keys3。我也知道当我运行我的应用程序时，key可以进入core-site.xm
我尝试在YARN-CLUSTER(2个节点)上运行SparkApps但似乎这2个节点不平衡，因为只有1个节点在工作而另一个不工作.我的脚本:spark-submit--classorg.apache.spark.examples.SparkPi--masteryarn-cluster--deploy-modecluster--num-executors2--driver-memory1G--executor-memory1G--executor-cores2spark-examples-1.6.1-hadoop2.6.0.jar1000我看到我的一个节点正在工作，但另一个没有，所以这是
我最近能够构建具有原生64位支持的ApacheHadoop2.5.1。所以，我摆脱了烦人的native库警告。我正在尝试配置ApacheSpark。当我启动spark-shell时，出现相同的警告:14/09/1418:48:42WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable一些提示:我必须下载预构建的2.4版Spark，因为仍然没有Hadoop2.5和Maven的配置文件。以下导出已添加到spark-e
我正在尝试在yarn集群上执行我的代码我使用的命令是$SPARK_HOME/bin/spark-submit\--class"MyApp"\target/scala-2.10/my-application_2.10-1.0.jar\--masteryarn-cluster\--num-executors3\--driver-memory6g\--executor-memory7g\但是，我可以看到这个程序只在本地主机上运行。它能够从hdfs读取文件。我已经在独立模式下试过了，效果很好。请指出哪里出了问题。 最佳答案 我正在使用Had
