我有一个要求，我必须在Spark集群的多个节点上使用ApacheSpark运行Windows批处理文件。那么是否可以使用ApacheSpark的管道概念来做同样的事情？我之前在Ubuntu机器上使用Spark中的Piping运行了一个shell文件。我的以下代码执行相同的操作运行良好:data=["hi","hello","how","are","you"]distScript="/home/aawasthi/echo.sh"distScriptName="echo.sh"sc.addFile(distScript)RDDdata=sc.parallelize(data)printRD
在运行以下命令提示符时，出现屏幕截图中的错误。命令:c:\spark>spark-shell错误:'""C:\Program'isnotrecognizedasaninternalorexternalcommand,operableprogramorbatchfile.为什么？ 最佳答案 苏普里特，问题很可能与您的JAVA_HOME中的空间有关。如果路径包含空格，请使用缩短的路径名。例如，C:\Progra~1\Java\jdk1.8.0_131如果您使用的是Windows10。请尝试以下操作SetJAVA_HOMEas"C:\Pr
我正在尝试在Windows上设置ApacheSpark。搜索了一下，我明白了standalone模式就是我想要的。我要下载哪些二进制文件才能在Windows中运行Apachespark？我在spark下载页面看到带有hadoop和cdh的发行版。我在网络上没有对此的引用。对此的分步指南表示高度赞赏。 最佳答案 在本地模式下安装Spark的步骤:InstallJava7orlater.要测试java安装是否完成，请打开命令提示符类型java然后点击进入。如果您收到消息'Java'isnotrecognizedasaninternalo
我们有一个带有sparkmaster和3个sparkworker的EC2测试虚拟机，需要做哪些配置才能让Redis与PySpark一起工作？谢谢。 最佳答案 1)制作Redis模块的zip文件2)使用PySpark的addPyFile如下sc.addPyFile("/path/to/redis.zip")引用:WritedatatoRedisfromPySpark 关于apache-spark-Redis和Pyspark配置，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我正在尝试从spark写入redis。但是我收到一个编译时错误，提示“无法在redis.clients.jedis.Jedis中访问类BinaryJedis中的变量管道”。我的代码如下(部分展示):importorg.sedis._importredis.clients.jedis._...valmyRDD=KafkaUtils.createStream(ssc,zkQuorum,group,topic).map(_._2).window(Seconds(300),Seconds(10))myRDD.foreachRDD(rdd=>{rdd.foreachPartition(it=>{
我有一个使用ApacheSpark将键值数据写入Redis的应用程序。该应用程序可以正常工作。但是，应用程序要慢得多。我正在寻找一些建议，以在将数据写入Redis时提高写入吞吐量并增加并行度。这是代码DatasetrowkeyMapping=services.select(regexp_replace(col("rowkey"),"_","").as("rowkey"),struct(regexp_replace(col("name"),"\\[",","),regexp_replace(col("oname"),"\\[",","),col("cid")).as("detailsin
我们有(大约)20M行和50,000列的数据(静态)。这是一个稀疏数据，我们需要快速读取单个单元格值或给定列(该列的所有行)。输入是流数据，我们希望根据数据库中的值(上述值)聚合输入(最后x分钟)。我们需要一些关于如何着手实现最低延迟的建议:1.我们将值存储在ApacheSpark内存中(堆上或堆外)，并使用相同的方式处理数据。2.我们将值存储在Redis/RocksDB中，并在ApacheSpark中处理数据。ApacheFlink由于在堆栈上添加新框架的阻力而未被考虑，我们正在寻找更稳定的东西(因为这个问题只是项目的一部分)。 最佳答案
我正在尝试扩展我们系统中的一个组件，并思考在Storm(Trident)和Spark之间应该采用哪种更好的方式。因此，我们有2个大集合，可以包含存储在redis集群中的多达百万个事件。说S1和S2。现在，我们从消息队列(Kafka)中读取一条消息，需要找到同时存在于S1和S2中的所有元素(基本上是找到**S1∩S2)。现在对于小集合，Redis本身可以有效地进行交集，但我们预计这些集合的大小可能以百万为单位。**为了解决上述问题，我们正在探索一些分布式计算框架(即Storm和Spark)。我对Storm的基本Spouts和Bolts有一点经验，我认为它不能在这里有效地工作，因为我们必须
我正在构建一个应用程序，它从redis中的列表中读取json元素并使用spark对它们进行流式处理。这是我写的:publicvoidreadTheStream()throwsUnknownHostException,IOException{SparkConfsparkConf=newSparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Merge").set("redis.host","localhost").set("redis.port","6379");;JavaSparkContextctx=JavaSparkContext.fromSpa
我想不断详细说明数据集流的行(最初由Kafka发起):基于我想更新Radis哈希的条件。这是我的代码片段(lastContacts是前一个命令的结果，它是这种类型的流:org.apache.spark.sql.DataFrame=[serialNumber:string,lastModified:long]。这扩展为org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark.sql.Row]):classMyStreamProcessorextendsForeachWriter[Row]{overridedefopen(partitionId:Long,
