我在YARN中运行一个Spark应用程序，它有两个执行器，Xms/Xmx为32GB，spark.yarn.excutor.memoryOverhead为6GB。我看到应用程序的物理内存不断增加并最终被节点管理器杀死:2015-07-2515:07:05,354WARNorg.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.monitor.ContainersMonitorImpl:Container[pid=10508,containerID=container_1437828324746_0002_01_000003]is
使用HTTPPOST，以下脚本可以插入新字段createtime或更新lastupdatetime:curl-XPOST'localhost:9200/test/type1/1/_update'-d'{"doc":{"lastupdatetime":"2015-09-16T18:00:00"}"upsert":{"createtime":"2015-09-16T18:00:00""lastupdatetime":"2015-09-16T18:00",}}'但是在spark脚本中，设置了"es.write.operation":"upsert"之后，我根本不知道如何插入createtim
我想知道当存储级别设置为DISK_ONLY或MEMORY_AND_DISK时Spark在哪个目录中存储数据(在这种情况下数据不适合内存)。因为我看到我设置的级别没有区别。如果程序在MEMORY_ONLY级别崩溃，它也会在所有其他级别崩溃。在我使用的集群中，/tmp目录是一个RAM磁盘，因此大小有限。Spark是否试图将磁盘级数据存储到该驱动器？也许，这就是为什么我没有看到差异。如果确实如此，我该如何更改此默认行为？如果我使用的是Hadoop自带的yarn集群，我是否需要更改hadoop配置文件中的/tmp文件夹，或者只用Spark更改spark.local.dir就可以？
在brewinstallapache-spark之后，spark-shell中的sc.textFile("s3n://...")失败与java.io.IOException:NoFileSystemforscheme:s3n。在通过使用spark-ec2启动的EC2机器访问的spark-shell中，情况并非如此。homebrew公式似乎是使用足够晚的Hadoop版本构建的，无论brewinstallhadoop是否首先运行，都会引发此错误。如何使用Homebrew软件安装spark，使其能够读取s3n://文件？ 最佳答案 Had
我们刚刚试用Spark，事实证明它确实很慢。为了说明我的意思，我在下面给出了一个示例——Spark花费了将近2秒的时间从HDFS加载一个包含10行的文本文件，并计算行数。我的问题:这是预期的吗？您的平台需要多长时间？有什么可能的想法吗？目前我在双节点Hadoop集群(均为8核，64GRAM)上使用Spark1.3。我对Hadoop和Spark还很陌生，所以除了Ambari/HDP默认值之外，我几乎没有做任何配置。最初，我在一亿行上进行测试-Spark只需要大约10分钟来计算它。示例:创建包含10个数字的文本文件，并将其加载到hadoop中:foriin{1..10};doecho$1>
我有50GB的数据集，不适合我工作计算机的8GBRAM，但它有1TB的本地硬盘。以下来自官方文档的链接提到，如果数据不适合内存，Spark可以使用本地硬盘。http://spark.apache.org/docs/latest/hardware-provisioning.htmlLocalDisksWhileSparkcanperformalotofitscomputationinmemory,itstilluseslocaldiskstostoredatathatdoesn’tfitinRAM,aswellastopreserveintermediateoutputbetweenst
我很好奇Spark是否首先将整个文件读入内存然后才开始处理它，这意味着应用转换和操作，或者它读取文件的第一个块-对其应用转换，读取第二个块等等。对于同样的事情，Hadoop中的Spark之间有什么区别吗？我读到Spark大部分时间都将整个文件保存在内存中，而Hadoop则不然。但是当我们第一次阅读它并映射键时的初始步骤呢？谢谢 最佳答案 我认为一个公平的表征是这样的:Hadoop(或更准确地说是MapReduce)和Spark都使用相同的底层文件系统HDFS。在Mapping阶段，两者都会读取所有数据并将映射结果实际写入磁盘，以便它
我正在研究区block链技术，我发现它将文件保存在多个不同的服务器上。现在根据Hadoop文档，它还在多个服务器上存储文件并在1个主节点上保留1个主副本。它还具有动物园管理员，负责维护主节点和所有辅助节点之间的数据。现在我的问题是，是否还有用于维护主副本的区block链动物园管理员，或者我的理解方式有误？ 最佳答案 这些是完全不同的动物。大多数区block链全节点完全独立运行，并花时间验证交易。事实上，比特币协议(protocol)或以太坊中的每个完整节点都有整个链的完整副本——也就是说，自区block零以来发生的每笔交易。它们在共
我在spark中有一个表employee_1，带有属性id和name(带有数据)，另一个表employee_2具有相同的属性，我想通过增加带有+1的id值我的With子句如下所示:WITHEXPAS(SELECTALIASNAME.ID+1ID,ALIASNAME.NAMENAMEFROMemployee_1ALIASNAME)INSERTINTOTABLEemployee_2SELECT*FROMEXP;执行步骤:我在HDFS位置有一个文件(包含数据)。根据hdfs位置创建RDD。RDD到Hive临时表从临时表到HiveTarget(employee_2)。当我从后端运行测试程序时，
使用以下两个命令之一运行配置单元服务器有什么区别:-hive--servicehiveserver2从spark/sbin$./start-thriftserver.sh运行hivethrift服务器他们是否监听不同的端口？我应该使用哪个来在我的Java类中使用ApacheHiveJDBC驱动程序建立JDBC连接？ 最佳答案 Hiveserver2是hivesql引擎，可以使用mapreduce、spark或tez作为执行引擎。Hive创建执行计划，然后调用执行引擎来运行查询。优化由hive完成。我是spark的重度用户，但希望hi
