我在AWS中创建了一个3节点(1个主节点，2个工作节点)ApacheSpark集群。我可以从主节点向集群提交作业，但是我无法让它远程工作。/*SimpleApp.scala*/importorg.apache.spark.SparkContextimportorg.apache.spark.SparkContext._importorg.apache.spark.SparkConfobjectSimpleApp{defmain(args:Array[String]){vallogFile="/usr/local/spark/README.md"//Shouldbesomefileony
我在AWS上设置了一个Hadoop/Yarn集群，我有一个主节点和3个从节点。我已经验证我有3个事件节点在端口50070和8088上运行。我在客户端部署模式下测试了一个spark作业，一切正常。当我尝试使用./spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit--masteryarn--deploy-modeclusterip.py提交作业时。我收到以下错误。Diagnostics:Filedoesnotexist:hdfs://ec2-54-153-50-11.us-west-1.compute.amazonaws.com:9000/user/ubu
我有一个带有spark1.2.0的spark流环境，我从本地文件夹中检索数据，每次我发现一个新文件添加到该文件夹时，我都会执行一些转换。valssc=newStreamingContext(sc,Seconds(10))valdata=ssc.textFileStream(directory)为了对DStream数据进行分析，我必须将其转换为数组vararr=newArrayBuffer[String]();data.foreachRDD{arr++=_.collect()}然后我使用获得的数据提取我想要的信息并将它们保存在HDFS上。valmyRDD=sc.parallelize
我正在尝试从包含许多子目录的目录中读取文件。数据在S3中，我正在尝试这样做:valrdd=sc.newAPIHadoopFile(data_loc,classOf[org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat],classOf[org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat],classOf[org.apache.hadoop.io.NullWritable])这似乎行不通。感谢帮助 最佳答案 是的，它可以工作，
这样做的目的是为了在HDFS的第二个位置操作和保存每个数据文件的副本。我会用RddName.coalesce(1).saveAsTextFile(pathName)将结果保存到HDFS。这就是为什么我想单独处理每个文件，尽管我确信性能不会那么高效。但是，我还没有确定如何将CSV文件路径列表存储到字符串数组中，然后使用单独的RDD遍历每个路径。让我们使用以下匿名示例作为HDFS源位置:/data/email/click/date=2015-01-01/sent_20150101.csv/data/email/click/date=2015-01-02/sent_20150102.csv/
如何使用ApacheSpark将RDD[Array[Byte]]写入文件并再次读回？ 最佳答案 常见问题似乎是从BytesWritable到NullWritable出现奇怪的无法转换异常。另一个常见问题是BytesWritablegetBytes是一堆完全没有意义的废话，根本得不到字节。getBytes所做的是获取您的字节，而不是在末尾添加大量零!你必须使用copyBytesvalrdd:RDD[Array[Byte]]=???//Towriterdd.map(bytesArray=>(NullWritable.get(),newB
先决条件假设ApacheSpark使用YARN部署在hadoop集群上。此外，Spark执行正在运行。Spark是如何处理下面列出的情况的？案例与问题hadoop集群的一个节点由于磁盘错误而失败。但是复制足够高并且没有数据丢失。在该节点上运行的任务会怎样？hadoop集群的一个节点由于磁盘错误而失败。复制不足够高，数据丢失了。Simplyspark再也找不到预先配置为工作流资源的文件。它将如何处理这种情况？在执行期间主名称节点故障转移。spark是否自动使用故障转移名称节点？当辅助名称节点也发生故障时会发生什么情况？由于工作流程中的某些原因，集群完全关闭。spark会随着集群自动重启吗
我有一个包含1个主节点和6个从节点的集群，它使用预构建版本的hadoop2.6.0和spark1.6.2。我正在运行hadoopMR和spark作业，所有节点上都安装了openjdk7，没有任何问题。但是，当我在所有节点上将openjdk7升级到openjdk8时，sparksubmit和spark-shellwithyarn导致了错误。16/08/1714:06:22ERRORclient.TransportClient:FailedtosendRPC4688442384427245199to/xxx.xxx.xxx.xx:42955:java.nio.channels.Closed
我有一些zip文件，我想“通过”Spark打开这些文件。由于Hadoopsnative编解码器支持，我可以毫无问题地打开.gzip文件，但无法打开.zip文件。有没有一种简单的方法可以在您的Spark代码中读取zip文件？我还搜索了zip编解码器实现以添加到CompressionCodecFactory，但到目前为止我没有成功。 最佳答案 python代码没有解决方案，我最近不得不在pyspark中读取zip。而且，在搜索如何做到这一点时，我遇到了这个问题。因此，希望这会对其他人有所帮助。importzipfileimportiod
当使用以下脚本在YARN(Hadoop2.6.0.2.2.0.0-2041)上运行Spark1.3.0Pi示例时:#RunonaYARNclusterexportHADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf/var/home2/test/spark/bin/spark-submit\--classorg.apache.spark.examples.SparkPi\--masteryarn-cluster\--executor-memory3G\--num-executors50\/var/home2/test/spark/lib/spark-examples-1.3
