我有一个由两个奴隶和一个主人组成的集群，我设置了一个jar(scala)给spark主人(192.168.1.64):spark-submit--masterspark://spark-master:7077--classtests.elementstarget/scala-2.10/zzz-project_2.10-1.0.jar运行一段时间后它突然停止，终端上的最后几行是...15/08/1917:45:24INFOscheduler.TaskSchedulerImpl:Addingtaskset411292.0with6tasks15/08/1917:45:24WARNsched
在一台有两个inet的机器上设置一个spark集群，一个公用另一个私有(private)。集群中的/etc/hosts文件具有集群中所有其他机器的内部ip，如下所示。internal_ipFQDN但是，当我在YARN客户端模式(pyspark--masteryarn--deploy-modeclient)下通过pyspark请求SparkContext时，akka绑定(bind)到公共(public)ip，因此发生超时。15/11/0723:29:23INFORemoting:Startingremoting15/11/0723:29:23INFORemoting:Remotingst
在Tezpaper来自Saha等人的Hadoop2模块化架构如下所示:为什么有人会在Tez上运行Spark/Flink？有什么优势？更好地利用YARN？ 最佳答案 如果我理解正确，在tez上运行spark理论上可以导致更好的DAG。例如，这可以应用于机器学习迭代。相关段落如下。Wewereabletoencodethepost-compilationSparkDAGintoaTezDAGandrunitsuccessfullyinaYARNclusterthatwasnotrunningtheSparkengineservice.U
我目前正在研究使用SparkStreaming来接收类似日志文件的条目，并出于统计原因对它们进行一些计算。HDFS上保存着数据集，现在可以从HBase和Hive访问，需要这些数据集来查找一些数据并进行转换，例如IP与机器名称和机器所有者之间的映射。spark应用程序预计将在我们的集群上日复一日地运行数周而无需重新启动。但是，这些引用表每隔几个小时就会更新一次。如果使用的数据稍微老一点还好，但是两周的数据就不行了。因此，我想知道如何在map和reduce阶段中查找数据以进行转换和丰富。我有几个想法。广播变量可以读取数据集并有效地传递它。但是，一旦设置了广播变量，就无法更改，并且在驱动程序
与Spark-Joining2PairRDDelements相关在pig中进行常规连接时，连接中的最后一个表不会进入内存，而是通过流式传输，因此如果A每个键的基数较小而B的基数较大，则执行joinA,B会明显更好。比joinAbyB，从性能角度(避免溢出和OOM)spark中有类似的概念吗？我没有看到任何这样的建议，想知道这怎么可能？在我看来，该实现与pig中的几乎相同:https://github.com/apache/spark/blob/master/core/src/main/scala/org/apache/spark/rdd/CoGroupedRDD.scala还是我遗漏了
我在Ubuntu16.04上运行Spark2.1.0、Hive2.1.1和Hadoop2.7.3。我从github下载Spark项目并构建“无hadoop”版本:./dev/make-distribution.sh--name"hadoop2-without-hive"--tgz"-Pyarn,hadoop-provided,hadoop-2.7,parquet-provided"当我运行./sbin/start-master.sh时，出现以下异常:SparkCommand:/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/jre/bin/java-cp/home/s
我们已经有一个小的spark集群运行了一个月，它已经成功地执行了作业，或者让我为集群启动一个spark-shell。无论我是向集群提交作业还是使用shell连接到集群，错误总是相同的。root@~]$$SPARK_HOME/bin/spark-shellSparkassemblyhasbeenbuiltwithHive,includingDatanucleusjarsonclasspath14/11/1020:43:01INFOspark.SecurityManager:Changingviewaclsto:root,14/11/1020:43:01INFOspark.Security
我正在使用AWS，并且我有使用Spark和Hive的工作流程。我的数据按日期分区，所以每天我的S3存储中都有一个新分区。我的问题是有一天加载数据失败，我必须重新执行该分区。接下来写的代码是:df//MydatainaDataframe.write.format(getFormat(target))//csvbydefault,butcouldbeparquet,ORC....mode(getSaveMode("overwrite"))//Appendbydefault,butinfutureitshouldbeOverwrite.partitionBy(partitionName)//
我是spark和scala的新手。我需要按降序排列我的结果计数元组，例如(course,count)。我像下面这样valresults=ratings.countByValue()valsortedResults=results.toSeq.sortBy(_._2)但是还是不行。以上述方式，它将按计数升序对结果进行排序。但我需要按降序排列。谁能帮帮我。结果如下(History,12100),(Music,13200),(Drama,143000)但我需要像下面这样显示它(Drama,143000),(Music,13200),(History,12100)谢谢
假设我有一个任意对象的RDD。我希望获得RDD的第10(比如说)行。我该怎么做？一种方法是使用rdd.take(n)然后访问第n个元素是对象，但是当n很大时这种方法很慢。 最佳答案 我不知道它有多少效率，因为它取决于Spark引擎当前和future的优化，但您可以尝试执行以下操作:rdd.zipWithIndex.filter(_._2==9).map(_._1).first()第一个函数将RDD转换为一对(value,idx)，其中idx从0开始。第二个函数采用idx==9的元素(第10个)。第三个函数采用原始值。然后返回结果。第
