现在我有一些将输出存储到HDFS的Spark应用程序。由于我们的hadoop集群由namenodeH/A组成，而spark集群在hadoop集群之外(我知道这是不好的)我需要为应用程序指定HDFSURI，以便它可以访问HDFS。但是它不识别名字服务，所以我只能给一个namenode的URI，如果失败，修改配置文件再试。访问Zookeeper以显示事件似乎很烦人，所以我想避免。您能推荐任何替代方案吗？ 最佳答案 假设您的名称服务是“hadooptest”，然后像下面这样设置hadoop配置。您可以从远程启用HA的HDFS的hdfs-s
我刚刚将spark1.6.0提取并设置到全新安装的hadoop2.6.0和hive0.14的环境中。我已验证hive、beeline和mapreduce在示例上运行良好。但是，一旦我在spark-shell中运行sc.textfile()，它就会返回一个错误:$spark-shellWelcometo______/__/__________//___\\/_\/_`/__/'_//___/.__/\_,_/_//_/\_\version1.6.0/_/UsingScalaversion2.10.5(JavaHotSpot(TM)64-BitServerVM,Java1.7.0_67)T
我正在尝试用之前的非空值(如果存在)填充我的Spark数据框中的缺失值。我在Python/Pandas中做过这种事情，但我的数据对于Pandas(在一个小集群上)来说太大了，而且我是Spark菜鸟。这是Spark可以做的事情吗？它可以为多列做吗？如果是这样，如何？如果没有，对于whoHadoop工具套件中的替代方法有什么建议吗？谢谢! 最佳答案 我找到了一种解决方案，无需额外编码即可使用Windowhere.所以Jeff是的，有解决办法。完整代码boelow，我将简要解释它的作用，有关更多详细信息，请查看博客。frompyspark
RDD以Array[Array[String]]格式创建并具有以下值:valrdd:Array[Array[String]]=Array(Array("4580056797","0","2015-07-2910:38:42","0","1","1"),Array("4580056797","0","2015-07-2910:38:43","0","1","1"))我想用模式创建一个数据框:valschemaString="callIdoCallIdcallTimedurationcalltypeswId"后续步骤:scala>valrowRDD=rdd.map(p=>Array(p(0
我正在连接2个数据框并选择左框的所有列，例如:valjoin_df=first_df.join(second_df,first_df("id")===second_df("id"),"left_outer")在上面我想做selectfirst_df.*。如何在join中选择一帧的所有列？ 最佳答案 别名:first_df.alias("fst").join(second_df,Seq("id"),"left_outer").select("fst.*") 关于scala-如何在连接中选择
我正在从一个消息传递应用程序收集数据，我目前正在使用Flume，它每天发送大约5000万条记录我想用卡夫卡，使用SparkStreaming从Kafka消费并将其持久化到hadoop并使用impala进行查询我尝试过的每种方法都有问题..方法1-将RDD保存为parquet，将外部hiveparquet表指向parquet目录//scalavalssc=newStreamingContext(sparkConf,Seconds(bucketsize.toInt))vallines=KafkaUtils.createStream(ssc,zkQuorum,group,topicMap).
我正在使用以下命令将RDD写入文件:rdd.coalesce(1).saveAsTextFile(FilePath)当FilePath是HDFS路径(hdfs://node:9000/folder/)时一切正常。当FilePath是本地路径(file:///home/user/folder/)时，一切似乎都正常。输出文件夹已创建，SUCCESS文件也已存在。但是我没有看到任何包含输出的part-00000文件。没有其他文件。spark控制台输出也没有错误。我还尝试在调用saveAsTextFile()之前调用RDD上的collect，为输出文件夹提供777权限，但没有任何效果。请帮忙。
我们有一个大约有20个节点的集群。这个集群在许多用户和作业之间共享。因此，我很难通过观察我的工作来获得一些指标，例如CPU使用率、I/O、网络、内存等...如何获得工作级别的指标。PS:集群已经安装了Ganglia，但不确定如何让它在作业级别工作。我想做的是监控集群使用的资源，仅用于执行我的工作。 最佳答案 您可以从SparkHistoryServer获取spark作业指标，它显示以下信息:-调度程序阶段和任务列表-RDD大小和内存使用情况的总结-A环境信息-有关正在运行的执行程序的信息1、启动spark应用前将spark.even
我是Spark的新手，我正忙于设置启用HA的Spark集群。当通过以下方式启动sparkshell进行测试时:bashspark-shell--masteryarn--deploy-modeclient我收到以下错误(请参阅下面的完整错误):file:/tmp/spark-126d2844-5b37-461b-98a4-3f3de5ece91b/__spark_libs__3045590511279655158.zip不存在应用程序在yarnweb应用程序上被标记为失败，并且没有容器启动。当通过以下方式启动shell时:spark-shell--masterlocal它打开时没有错误。
我有一个包含少量字段的spark数据框。一些字段是巨大的二进制blob。整行的大小约为50MB。我正在将数据框保存为Parquet格式。我使用parquet.block.size参数控制行组的大小。Spark将生成一个parquet文件，但我总是会在一个行组中获得至少100行。这对我来说是个问题，因为block大小可能会变成千兆字节，这对我的应用程序来说效果不佳。parquet.block.size只要大小足以容纳超过100行，就可以按预期工作。我修改了InternalParquetRecordWriter.java为MINIMUM_RECORD_COUNT_FOR_CHECK=2，这
