我是集群计算的新手，我正在尝试在Spark中设置一个最小的2节点集群。我仍然有点困惑的是:我是否必须首先设置完整的Hadoop安装，或者Spark是否在其中附带了一个包含的Hadoop版本？我发现的关于Spark的资料并没有真正说明这一点。我知道Spark是Hadoop的扩展而不是替代它，但我不清楚它是否需要独立运行的Hadoop系统。我需要一个HDFS，因此仅使用Hadoop的文件系统部分就足够了吗？有人可以向我指出这可能是显而易见的事情吗？ 最佳答案 ApacheSpark独立于Hadoop。Spark允许您使用不同的数据源(包
看完Whatishive,Isitadatabase?,昨天有个同事提到，他可以过滤一个15B的表，在做一个“groupby”后与另一个表join，得到6B的记录，只用了10分钟!我想知道这在Spark中是否会更慢，因为现在使用DataFrames，它们可能具有可比性，但我不确定，因此是个问题。Hive比Spark快吗？或者这个问题没有意义？抱歉，我的无知。他使用的是最新的Hive，似乎使用的是Tez。 最佳答案 Hive只是一个为MapReduce类型的工作负载提供sql功能的框架。这些工作负载可以在mapreduce或yarn上
我正在尝试从SparkSQL作业访问S3文件。我已经尝试过几个帖子中的解决方案，但似乎没有任何效果。可能是因为我的EC2集群为Hadoop2.7运行了新的Spark2.0。我是这样设置hadoop的:sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.impl","org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem")sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.awsAccessKeyId",accessKey)sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.awsSecretAccessKey
我是Spark&Scala的新手，调用saveAsTextFile()后出现异常。希望有人能帮忙...这是我的输入.txt:HelloWorld,I'maprogrammerHelloWorld,I'maprogrammer这是在CMD上运行“spark-shell”后的信息:C:\Users\NhanTran>spark-shellSettingdefaultloglevelto"WARN".Toadjustlogginglevelusesc.setLogLevel(newLevel).ForSparkR,usesetLogLevel(newLevel).SparkcontextWe
我是Airflow和Spark的新手，我正在努力使用SparkSubmitOperator。我们的Airflow调度器和我们的hadoop集群没有设置在同一台机器上(第一个问题:这是一个好的做法吗？)。我们有很多自动化程序需要调用pyspark脚本。这些pyspark脚本存储在hadoop集群(10.70.1.35)中。Airflow数据存储在Airflow机器(10.70.1.22)中。目前，当我们想要使用airflowspark-submit一个pyspark脚本时，我们使用一个简单的BashOperator，如下所示:cmd="sshhadoop@10.70.1.35spark-
我有一个简单的文件过滤器，基本上从特定日期选择文件。在Hadoop中，我会使用setInputPathFilter将PathFilter类设置为InputFormat参数。我如何在Spark中执行此操作？publicclassFilesFilterextendsConfiguredimplementsPathFilter{@Overridepublicbooleanaccept(Pathpath){try{if(fs.isDirectory(path))returntrue;}catch(IOExceptione1){e1.printStackTrace();returnfalse;}
在我的Spark代码中，我试图从一个csv文件创建一个IndexedRowMatrix。但是，我收到以下错误:Exceptioninthread"main"org.apache.spark.SparkException:Tasknotserializable...Causedby:java.io.NotSerializableException:org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext这是我的代码:sc=newJavaSparkContext("local","App","/srv/spark",newString[]{"target/App
我刚开始学习Spark。据我了解，Spark将中间输出存储在RAM中，因此与Hadoop相比速度非常快。如果我错了，请纠正我。我的问题是，如果我的中间输出是2GB而我的空闲RAM是1GB，那么在这种情况下会发生什么？这可能是一个愚蠢的问题，但我还没有理解Spark的内存概念。谁能给我解释一下Spark的内存概念？谢谢 最佳答案 这个问题问的是RDDpersistence在Spark中。YoucanmarkanRDDtobepersistedusingthepersist()orcache()methodsonit.Thefirstt
我在Spark中使用javaHiveContext执行连接。大表是1,76Gb，有1亿条记录。第二个表是273Mb，有1000万条记录。我得到一个JavaSchemaRDD并在其上调用count():Stringquery="selectattribute7,count(*)fromft,dtwhereft.chiavedt=dt.chiavedtgroupbyattribute7";JavaSchemaRDDrdd=sqlContext.sql(query);System.out.println("count="+rdd.count());如果我强制执行broadcastHashJo
在Spark中，可以设置一些hadoop配置设置，例如System.setProperty("spark.hadoop.dfs.replication","1")这有效，复制因子设置为1。假设是这种情况，我认为这种模式(在常规hadoop配置属性前加上“spark.hadoop.”)也适用于textinputformat.record.delimiter:System.setProperty("spark.hadoop.textinputformat.record.delimiter","\n\n")不过spark好像直接忽略了这个设置。我是否以正确的方式设置了textinputfor
