Spark和Hadoop之间是否存在依赖关系？如果没有，当我在没有Hadoop的情况下运行Spark时，是否会错过任何功能？ 最佳答案 Spark是一种内存分布式计算引擎。Hadoop是分布式存储(HDFS)和分布式处理(YARN)的框架。Spark可以在有或没有Hadoop组件(HDFS/YARN)的情况下运行分布式存储:由于Spark没有自己的分布式存储系统，它不得不依赖其中一个存储系统进行分布式计算。S3–非紧急批处理作业。当数据局部性不重要时，S3适合非常具体的用例。Cassandra–非常适合流数据分析和批处理作业。HDF

我想在spark中读取CSV并将其转换为DataFrame并使用df.registerTempTable("table_name")将其存储在HDFS中我试过:scala>valdf=sqlContext.load("hdfs:///csv/file/dir/file.csv")我得到的错误:java.lang.RuntimeException:hdfs:///csv/file/dir/file.csvisnotaParquetfile.expectedmagicnumberattail[80,65,82,49]butfound[49,59,54,10]atparquet.hadoop

我试图了解在YARN上运行Spark作业时核心数量与执行程序数量之间的关系。测试环境如下:数据节点数:3数据节点机器规范:CPU:Corei7-4790(核心数:4，线程数:8)内存:32GB(8GBx4)硬盘:8TB(2TBx4)网络:1GbSpark版本:1.0.0Hadoop版本:2.4.0(HortonworksHDP2.1)Spark作业流程:sc.textFile->filter->map->filter->mapToPair->reduceByKey->map->saveAsTextFile输入数据类型:单个文本文件大小:165GB行数:454,568,833输出第二次过

我有一个非常简单的问题。我只想在用户登录后将用户定向到“/home”以外的其他地方。如果您可以更改spark软件并在每次部署中保留这些更改，这并不困难。但是，composer会在部署时重新安装所有内容，并且更改核心供应商软件通常是不好的做法。这似乎应该是创作者在软件中工作的一件非常基本和简单的事情。那么，我该怎么做呢？我试过...在我的应用程序中更改authController和密码Controller中的redirectTo和redirectPath变量。将登录Controller添加到我的应用程序-独立于spark-然后重置相同的变量。尝试调用Spark服务提供者中的afterLo

一、RDD、DataFrame和DataSet的定义        在开始SparkRDD与DataFrame与Dataset之间的比较之前，先让我们看一下Spark中的RDD，DataFrame和Datasets的定义：SparkRDD：RDD代表弹性分布式数据集。它是记录的只读分区集合。RDD是Spark的基本数据结构。它允许程序员以容错方式在大型集群上执行内存计算。SparkDataframe：与RDD不同，数据以列的形式组织起来，类似于关系数据库中的表。它是一个不可变的分布式数据集合。Spark中的DataFrame允许开发人员将数据结构(类型)加到分布式数据集合上，从而实现更高级别的

记录和分析spark开发中遇到的问题1查看日志日志来源获取方式特点调度系统直接查看调度产生日志快速定位简单问题，日志最简洁，不能深度分析SparkUI在SparkUI上通过应用ID查看图形化的展示，便于分析问题和执行过程，日志较全yarnlogyarnlogs-applicationIdapp_ld>res.log日志文本，但日志最为详细，深度分析问题日志丢1.日志丢失1）driver所在节点丢失，缩容或spot回收。2资源不足driver、excutor都有可能内存不足;1. 错误代码-134聚合函数导致内存溢出1.错误描述Containerexitedwithanon-zeroexitco

我正在尝试使用pySpark从本地spark上下文访问s3文件。我不断收到File"C:\Spark\python\lib\py4j-0.9-src.zip\py4j\protocol.py",line308,inget_return_valuepy4j.protocol.Py4JJavaError:调用o20.parquet时出错。:java.lang.RuntimeException:java.lang.ClassNotFoundException:找不到类org.apache.hadoop.fs.s3native.NativeS3FileSystem我设置了os.environ[

我一直在使用spark独立非集群模式在pyspark中进行开发。这几天想多探索一下spark的集群模式。我在互联网上搜索，发现我可能需要一个集群管理器来使用ApacheMesos或SparkStandalone在不同的机器上运行集群。但是，我无法轻易找到图片的细节。为了在多个Windows机器(或多个Windows虚拟机)中运行Spark集群，我应该如何从系统设计的角度进行设置。 最佳答案 您可能想要探索(从最简单的)SparkStandalone，从HadoopYARN到ApacheMesos或DC/OS。参见ClusterMod

我在本地Windows机器上运行spark。我能够成功启动sparkshell。我想编辑位于conf/文件夹中的spark-env.sh文件。向spark-env.sh文件添加值的正确方法是什么。例如，如果我想给SPARK_EXECUTOR_MEMORY变量增加值，该怎么做？我对可用的不同答案感到困惑1.SPARK_EXECUTOR_MEMORY="2G"2.导出 最佳答案 spark-env.sh是用于Unix的常规bash脚本，因此在Windows安装中它永远不会被拾取。在Windows上，您需要在conf目录中有一个spark

我正在尝试在Windows10上安装spark，但在尝试运行pyspark时出现错误。FailedtofindSparkjarsdirectory.YouneedtobuildSparkbeforerunningthisprogram.我已按照指示的步骤进行操作Here直到第4步。我去了Anaconda的脚本和站点包。在脚本中有pysparkspark-shell等等，但是site-packages中的pyspark文件夹既没有jars文件夹也没有它自己的bin文件夹。jar在哪里？ 最佳答案 导致此错误的原因之一是，在设置路径时，