我正在尝试处理日志文件。首先，我读取日志文件并根据我的要求拆分这些文件，并将每一列保存到单独的JavaRDD中。现在我需要将这些JavaRDD转换为DataFrames以供将来操作。这是我到目前为止尝试过的代码:SparkConfconf=newSparkConf().setAppName("AuctionBid").setMaster("local");JavaSparkContextsc=newJavaSparkContext(conf);JavaRDDdiskfile=sc.textFile("/Users/karuturi/Downloads/log.txt");JavaRDD
我需要使用Java使用Spark从DynamoDB表中获取数据。它适用于用户的访问key和secretkey:finalJobConfjobConf=newJobConf(sc.hadoopConfiguration());jobConf.set("dynamodb.servicename","dynamodb");jobConf.set("dynamodb.input.tableName",tableName);jobConf.set("mapred.output.format.class","org.apache.hadoop.dynamodb.write.DynamoDBOutp
虽然这不会阻止我的代码正常运行，但我会疯狂地试图理解为什么会出现此警告。我正在使用Scala2.11.7、ScalaIDE、SBT0.13.9。15/11/2012:17:05INFOakka.event.slf4j.Slf4jLogger:Slf4jLoggerstarted15/11/2012:17:06INFORemoting:Startingremoting15/11/2012:17:06INFORemoting:Remotingstarted;listeningonaddresses:[akka.tcp://sparkDriver@0.0.0.0:36509]SLF4J:Fa
我需要在EMR中设置一个自定义环境变量，以便在运行spark应用程序时可用。我试过添加这个:...--configurations'[{"Classification":"spark-env","Configurations":[{"Classification":"export","Configurations":[],"Properties":{"SOME-ENV-VAR":"qa1"}}],"Properties":{}}]'...还尝试用hadoop-env替换“spark-env”但似乎没有任何效果。有this来自aws论坛的回答。但我不知道如何应用它。我在EMR5.3.1上
我正在尝试在Dataproc集群上运行Spark作业，但由于Yarn配置错误，Spark无法启动。从shell运行“spark-shell”时(在本地主机上)，以及通过web-GUI和本地计算机上的gcloud命令行实用程序上传作业时，我收到以下错误:15/11/0821:27:16ERRORorg.apache.spark.SparkContext:ErrorinitializingSparkContext.java.lang.IllegalArgumentException:Requiredexecutormemory(38281+2679MB)isabovethemaxthres
有人使用hadoop/spark1.6.0在Frankfurt上使用s3吗？我正在尝试将作业的结果存储在s3上，我的依赖项声明如下:"org.apache.spark"%%"spark-core"%"1.6.0"exclude("org.apache.hadoop","hadoop-client"),"org.apache.spark"%%"spark-sql"%"1.6.0","org.apache.hadoop"%"hadoop-client"%"2.7.2","org.apache.hadoop"%"hadoop-aws"%"2.7.2"我设置了以下配置:System.setPr
通过为maven依赖项提供spark-classPath来减少应用程序jar的大小:我的集群有3个运行hadoop和spark的ec2实例。如果我使用maven依赖项构建jar，它会变得太大(大约100MB)，我想避免这种情况，因为Jar正在所有节点上进行复制，每次我运行作业。为了避免我构建了一个maven包作为“maven包”。为了解决依赖关系，我已经在每个节点上下载了所有maven依赖关系，然后只在jar路径下方提供:我在“spark-defaults.conf”中的每个节点上添加了类路径作为spark.driver.extraClassPath/home/spark/.m2/re
我对我正在学习的教程中的这张图片有疑问。因此，基于yarn架构中的这张图片，spark应用程序的执行看起来像这样:首先，您有一个在客户端节点或某个数据节点上运行的驱动程序。在这个驱动程序中(类似于java中的驱动程序？)包含您提交给Spark上下文的代码(用java、python、scala等编写)。然后该spark上下文表示与HDFS的连接，并将您的请求提交给Hadoop生态系统中的资源管理器。然后资源管理器与名称节点通信，以确定集群中哪些数据节点包含客户端节点请求的信息。spark上下文还将在将运行任务的工作节点上放置一个执行程序。然后节点管理器将启动执行器，该执行器将运行Spar
我正在处理一个用例，我必须将数据从RDBMS传输到HDFS。我们已经使用sqoop完成了这个案例的基准测试，发现我们能够在6-7分钟内传输大约20GB的数据。当我尝试使用SparkSQL时，性能非常低(1Gb的记录需要4分钟才能从netezza传输到hdfs)。我正在尝试进行一些调整并提高其性能，但不太可能将其调整到sqoop的水平(1分钟内大约3Gb的数据)。我同意spark主要是一个处理引擎这一事实，但我的主要问题是spark和sqoop都在内部使用JDBC驱动程序，所以为什么性能差异如此之大(或者我可能遗漏了一些东西)。我在这里发布我的代码。objecthelloWorld{de
我了解到ApacheSpark在内存中存储数据。但是，ApacheSpark旨在分析大量数据(也称为大数据分析)。在这种情况下，内存数据存储的真正含义是什么？它可以存储的数据是否受可用RAM的限制？它的数据存储与使用HDFS的ApacheHadoop相比如何？ 最佳答案 在Hadoop中，数据在步骤之间持久保存到磁盘，因此典型的多步骤作业最终看起来像这样:hdfs->read&map->persist->read&reduce->hdfs->read&map->persist->readandreduce->hdfs这是一个绝妙的设
