我有大数据集(比方说4gb)用作处理另一个大数据集(100-200gb)的引用源我有30个执行程序的集群在10个节点上执行此操作。所以对于每个执行者，我都有自己的jvm，对吗？每次它加载整个引用数据集。而且耗时长，效率低。是否有什么好的方法来处理这个问题？目前我在s3aws上存储数据并使用emr运行所有内容。使用更优雅的存储，我可以在运行中查询，或者作为我的集群的一部分启动redis并推送数据而不是查询它可能是件好事？UPD1:平面数据是S3上按128Mb分区的gzip压缩csv文件。它被读入数据集(合并是为了减少分区数量，以便在更少的节点上传播数据)valdf=sparkSessio
我正在创建一个scalahashmap并尝试将其作为Javahashmap从spark作业写入redis中，但它给出了这个错误:java.lang.NoClassDefFoundError:redisson/jackson/databind/jsontype/TypeResolverBuilder2018-08-2810:39:48::atorg.redisson.config.Config..(Config.java:101)2018-08-2810:39:48::atorg.redisson.Redisson..(Redisson.java:113)2018-08-2810:39:
我一直在尝试在Mongo中使用Spark进行连接我的Spring配置是:@BeanpublicSparkConfsparkConf(){returnnewSparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test").set("spark.app.id","test").set("spark.mongodb.input.uri","mongodb://127.0.0.1/").set("spark.mongodb.output.uri","mongodb://127.0.0.1/").set("spark.mongodb.input.datab
我有一个Java应用程序，它处理avro消息的Kafka流，并针对每条消息对mongoDB集合执行查询。在正确处理几十条消息后，应用程序停止运行并抛出“com.mongodb.MongoSocketReadException:过早到达流末尾”。代码如下:JavaPairInputDStreamdirectKafkaStream=KafkaUtils.createDirectStream(jsc,String.class,byte[].class,StringDecoder.class,DefaultDecoder.class,kafkaParams,topics);directKafk
我的问题是关于使用官方连接器从ApacheSpark连接到MongoDB。堆栈版本如下:ApacheSpark2.2.0(HDP构建:2.2.0.2.6.3.0-235)MongoDB3.4.10(带身份验证的2x节点副本集)我使用这些jar:mongo-spark-connector-assembly-2.2.0.jar我都尝试从Mavenrepo下载并用适当的MongoDriverversion自己buildmongo-java-driver.jar下载自MavenRepo问题是关于版本对应的，如前所述here和here.他们都说，方法wasrenamed因为Spark2.2.0所
我在spark中使用mongo-hadoop客户端(r1.5.2)从mongoDB和bson中读取数据，链接如下:https://github.com/mongodb/mongo-hadoop/wiki/Spark-Usage.到目前为止，我可以毫无问题地从mongoDB读取数据。但是，bson配置甚至无法编译。请帮忙。我在Scala中的代码:dataConfig.set("mapred.input.dir","path.bson")valdocuments=sc.newAPIHadoopRDD(dataConfig,classOf[BSONFileInputFormat],class
我在让我的sparks安装与我的codeigniter安装一起工作时遇到问题以下是我采取的步骤:我通过PHPCLI进入了我的codeigniter项目文件夹的根目录，使用以下命令安装sparkphp-r"$(curl-fsSLhttp://getsparks.org/go-sparks)"我使用下面的spark命令安装了事件记录库phptools\sparkinstall-v0.0.2php-activerecord2a。这个命令给了我以下文件夹结构-application-sparks-php-activerecord-0.0.2-config-variables-vendor-sy
我正在尝试使用以下方法对巨大的C*表的一小部分进行过滤:valsnapshotsFiltered=sc.parallelize(startDatetoendDate).map(TableKey(_)).joinWithCassandraTable("listener","snapshots_tspark")println("DoneJoin")//*******//getonlythesnapshotsandcreaterddtemptablevaljsons=snapshotsFiltered.map(_._2.getString("snapshot"))valjsonSchemaR
我在Amazons3中有一个大小为62mb(114000行)的csv文件。我正在将它转换为spark数据集，并从中获取前500行。代码如下；DataFrameReaderdf=newDataFrameReader(spark).format("csv").option("header",true);Datasetset=df.load("s3n://"+this.accessId.replace("\"","")+":"+this.accessToken.replace("\"","")+"@"+this.bucketName.replace("\"","")+"/"+this.fil
我正在使用df.write.mode("append").jdbc("jdbc:mysql://ip:port/database","table_name",properties)插入到MySQL中的表中。此外，我在我的代码中添加了Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")。当我提交我的Spark应用程序时:spark-submit--classMY_MAIN_CLASS--masteryarn-client--jars/path/to/mysql-connector-java-5.0.8-bin.jar--driver-class-path/path
