我正在尝试将一个用Scala编写的Spark项目从Spark1.2.1升级到1.3.0，因此我更改了我的build.sbt，如下所示:-libraryDependencies+="org.apache.spark"%%"spark-core"%"1.2.1"%"provided"+libraryDependencies+="org.apache.spark"%%"spark-core"%"1.3.0"%"provided"然后制作一个assemblyjar，并提交:HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf\spark-submit\--driver-class-
我目前正在研究如何存储和分析每行最多1000列的基于时间的丰富数据。目前，DatastaxEnterprise提供的Cassandra和Solr、Hadoop或Spark似乎基本可以满足我的要求。但细节决定成败。在1000列中，大约60列用于类似实时的查询(网络前端、用户发送表单并期望快速响应)。这些查询或多或少是GROUPBY语句，其中计算了次数或出现次数。由于Cassandra本身不提供所需的分析功能(没有GROUPBY)，我只剩下这些替代方案:通过Cassandra粗略查询并在自写代码中过滤结果集使用Solr索引数据并运行facet.pivot查询使用Hadoop或Spark并运
假设如果直接从HDFS中提取而不是使用HBaseAPI，我们可以更快地访问数据，我们正在尝试基于HBase的表快照构建RDD。所以，我有一个名为“dm_test_snap”的快照。我似乎能够使大部分配置工作正常，但我的RDD为空(尽管快照本身中有数据)。我很难找到任何人使用Spark对HBase快照进行离线分析的示例，但我不敢相信只有我一个人在尝试让这项工作正常进行。非常感谢任何帮助或建议。这是我的代码片段:objectTestSnap{defmain(args:Array[String]){valconfig=ConfigFactory.load()valhbaseRootDir=c
当spark通过驱动程序拉取数据时，以及当spark不需要通过驱动程序拉取数据时，我试图用简单的术语来说明。我有3个问题-假设您有一个20TB的平面文件存储在HDFS中，您可以使用相应库的开箱即用函数(sc.textfile(path)或sc.textfile(path).toDF等)。如果驱动只用32GB内存运行，会不会导致驱动程序OOM？或者至少换掉司机吉姆？或者spark和hadoop是否足够智能，可以将数据从HDFS分发到spark执行器中，从而在不通过驱动程序的情况下生成数据帧/RDD？与1完全相同的问题，但来自外部RDBMS？除了来自特定节点文件系统(仅Unix文件系统，2
我在我的开发机器上写了一个spark程序，它是一台mac。hadoop的版本是2.6，spark的版本是1.6.2。hadoop集群有3个节点，当然都是在linux机器上。我在ideaIDE中以spark独立模式运行spark程序，它运行成功。但是现在，我改成yarn-client模式，还是不行，提示信息如下:...2017-02-2311:01:33,725-[HL]INFOmainorg.apache.hadoop.yarn.client.RMProxy-ConnectingtoResourceManagerat/0.0.0.0:80322017-02-2311:01:34,839
我在S3中有2000万个文件，跨越大约8000天。文件按UTC时间戳组织，如下所示:s3://mybucket/path/txt/YYYY/MM/DD/filename.txt.gz。每个文件都是UTF-8文本，包含0(空)到100KB的文本(第95个百分位数，尽管有一些文件高达数MB)。使用Spark和Scala(我对两者都不熟悉，想学习)，我想保存“每日包”(其中8000个)，每个包包含当天找到的任意数量的文件。理想情况下，我想存储原始文件名及其内容。输出也应驻留在S3中并以某种适合在进一步的Spark步骤和实验中输入的格式进行压缩。一个想法是将包存储为一堆JSON对象(每行一个，
我正在使用spark-summit命令执行Spark作业，参数如下:spark-submit--masteryarn-cluster--driver-cores2\--driver-memory2G--num-executors10\--executor-cores5--executor-memory2G\--classcom.spark.sql.jdbc.SparkDFtoOracle2\Spark-hive-sql-Dataframe-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar现在我想使用Spark的动态资源分配执行相同的程序。能否请您帮助在执
下面是ApacheSparkUI的屏幕截图，显示了阶段0的进度。在“任务”列下，进度条有深蓝色和浅蓝色部分。深蓝色部分对应的是已经成功完成的任务数【下面截图中的1075/3200】。进度条的浅蓝色部分表示什么？谢谢! 最佳答案 条形的总大小表示给定阶段的任务数量深蓝色部分代表已经完成的任务条形的浅蓝色部分代表当前正在运行的任务 关于user-interface-任务进度条的SparkUI浅蓝色部分表示什么？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
ApacheSpark中的reduce和reduceByKey在功能上有什么区别？为什么reduceByKey是一个转换而reduce是一个Action？ 最佳答案 这接近于myanswerexplainingreduceByKey的副本，但我将详细说明使两者不同的具体部分。但是，请参阅我的回答以了解有关reduceByKey内部结构的更多细节。基本上，reduce必须将整个数据集拉到一个位置，因为它正在减少到一个最终值。另一方面，reduceByKey是每个键的一个值。由于此操作可以首先在每台机器上本地运行，因此它可以保留为RDD
我通过Spark使用配置单元。我的spark代码中有一个Insertintopartitionedtable查询。输入数据为200+gb。当Spark写入分区表时，它会吐出非常小的文件(kb的文件)。所以现在输出分区表文件夹有5000多个小kb文件。我想将这些合并到几个大MB文件中，可能是几个200mb文件。我厌倦了使用配置单元合并设置，但它们似乎不起作用。'valresult7A=hiveContext.sql("sethive.exec.dynamic.partition=true")valresult7B=hiveContext.sql("sethive.exec.dynamic
