我的spark-streaming代码可以在EclipseIDE上无缝运行。但是当我在本地spark集群上运行它时，它给出了org.apache.spark.util.TaskCompletionListenerException。此外，在spark-submit上，“客户端模式”代码运行良好，直到我启动我的kafka生产者，但当我启动生产者时，它会出现以下错误。我使用命令shSPARK_HOME/sbin/start-all.sh启动本地集群并使用此脚本调用spark-submit。#!/bin/shSP_SUBMIT=/home/user/spark/bin/spark-submi
我有一个具有这种结构的大数据框(或多或少1.2GB):+---------+--------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------+|country|date_data|text|+---------+--------------+------------------------------------------------------------------------------------------
我们在EC2和EC2实例上运行Hadoop集群，该实例附加到可以访问S3存储桶的角色，例如:“stackoverflow-example”。几个用户正在集群中放置Spark作业，我们过去使用key但不想继续并希望迁移到角色，因此放置在Hadoop集群上的任何作业都将使用与ec2实例关联的角色。做了很多搜索，发现了10+张门票，其中一些仍然开放，一些已经固定，一些没有任何评论。想知道是否仍然可以将IAM角色用于放置在Hadoop集群上的作业(Spark、Hive、HDFS、Oozie等)。大多数教程都在讨论传递key(fs.s3a.access.key、fs.s3a.secret.key
例如，如果执行器的数量是40，但任务的数量是80，这意味着每个执行器将并行运行两个任务。我的函数(执行哪些任务)也不是普通函数，但我在其中调用程序。因此，每个任务实际上需要几分钟才能完成。所以，我的问题是，Spark如何管理它？这些任务会共享执行者的JVM吗？核心数量如何，会在这两个任务之间分配吗？如果不希望这两个任务同时运行，而是以循环方式执行它们，也就是说，用执行程序的所有核心运行第一个任务，只有当它完成时，才运行第二个任务怎么办？ 最佳答案 这取决于您如何分配资源，即内核数量、每个执行程序的内核数以及分配给执行程序的内存。它还
我的代码如下:vallines:RDD[String]=sparkSession.sparkContext.textFile("s3://mybucket/file.gz")URL以.gz结尾，但这是遗留代码的结果。该文件是纯文本，不涉及压缩。然而，spark坚持将其作为GZIP文件读取，这显然失败了。我怎样才能让它忽略扩展名并简单地将文件作为文本读取？基于thisarticle我已经尝试在不包括GZIP编解码器的各个地方设置配置，例如:sparkContext.getConf.set("spark.hadoop.io.compression.codecs",classOf[Defau
我在pom.xml中设置了ApacheSparkmaven依赖，如下所示org.apache.sparkspark-core_2.100.9.1但是我发现这个依赖使用了“hadoop-client-1.0.4.jar”和“hadoop-core-1.0.4.jar”，当我运行我的程序时出现错误“org.apache.hadoop.ipc.RemoteException:服务器IPC版本9无法与客户端版本4通信”，这表明我需要将hadoop版本从1.0切换。4到2.2.0。更新:以下解决方案是否是解决此问题的正确方法？org.apache.sparkspark-core_2.100.9.
我们正处于转换大型企业当前数据架构的开始阶段，我目前正在构建一个SparkStreamingETL框架，我们将在其中将所有源连接到目的地(源/目的地可以是Kafka主题、Flume、HDFS等)通过转换。这看起来像:SparkStreamingEtlManager.addEtl(源、转换*、目标)SparkStreamingEtlManager.streamEtl()streamingContext.start()假设是，因为我们应该只有一个SparkContext，所以我们将在一个应用程序/jar中部署所有ETL管道。问题在于batchDuration是上下文本身的属性，而不是Rec
我很抱歉在这里有点笼统，但我对作业调度在spark中的内部工作方式有点困惑。来自文档here我知道这是HadoopFairScheduler的某种实现。我无法理解这里的用户到底是谁(是linux用户、hadoop用户还是spark客户端？)。我也无法理解这里的池是如何定义的。例如，在我的hadoop集群中，我将资源分配给了两个不同的池(我们称它们为团队1和团队2)。但是在sparkcluster中，不同的pool和里面的user不会实例化自己的sparkcontext吗？这再次让我质疑，当我将属性设置为spark.scheduler.pool时，我传递了哪些参数。我基本了解驱动程序如何
我在HDFS中有数千个大小为2GB的压缩文件。我正在使用spark来处理这些文件。我正在使用SparktextFile()方法从HDFS加载文件。我的问题是如何重新分区数据，以便我可以并行处理每个文件。目前每个.gz文件都在一个任务中处理。因此，如果我处理1000个文件，则只会执行1000个任务。我知道，压缩文件不可分割。但是有没有其他方法可以让我更快地运行我的工作？ 最佳答案 您可以在加载文件后使用rdd.repartition(#partitions)。这具有相关的洗牌成本，因此您需要评估并行化的性能提升是否涵盖了这个初始洗牌成
我正在尝试从笔记本电脑启动bin/spark-shell和bin/pyspark，连接到yarn-client中的Yarn集群模式，我得到了同样的错误WARNScriptBasedMapping:Exceptionrunning/etc/hadoop/conf.cloudera.yarn1/topology.py10.0.240.71java.io.IOException:Cannotrunprogram"/etc/hadoop/conf.cloudera.yarn1/topology.py"(indirectory"/Users/eugenezhulenev/projects/clo
