我知道有一个与此非常相似的帖子(Failedtolocatethewinutilsbinaryinthehadoopbinarypath)，但是，我已经尝试了建议的每个步骤，但仍然出现相同的错误。我正在尝试在Windows7上使用ApacheSpark1.6.0版来执行此页面上的教程http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html，具体使用此代码:./bin/run-examplestreaming.JavaNetworkWordCountlocalhost9999但是，这个错误一直出现:看完这篇文
我有一个如下所示的类，当我通过命令行运行它时，我想查看进度状态。类似的东西，10%completed...30%completed...100%completed...Jobdone!我在yarn上使用spark1.0并使用JavaAPI。publicclassMyJavaWordCount{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{if(args.length");System.exit(1);}System.out.println("args[0]:="+args[0]);System.out.println("args[1
我一直在尝试追踪我为ApacheSpark项目编写的一些单元/集成测试的问题。使用Spark1.1.1时，我的测试通过了。当我尝试升级到1.4.0(也尝试过1.4.1)时，测试开始失败。我已经设法将重现问题所需的代码减少到下面的小型集成测试。有趣的是，如果我在测试中注释掉@RunWith注释，那么测试就会正确通过。显然我不需要@RunWith注释来进行这个缩减测试，但实际测试相当广泛地使用模拟，所以我宁愿不必放弃使用PowerMock。packagecom.example;importorg.apache.spark.SparkConf;importorg.apache.spark.s
我有一个场景，使用Java将作为Json对象存在的消息转换为ApacheParquet格式。任何示例代码或示例都会有所帮助。就我发现将消息转换为Parquet而言，正在使用Hive、Pig、Spark。我需要转换为Parquet，而无需仅通过Java涉及这些。 最佳答案 要将JSON数据文件转换为Parquet，您需要一些内存中表示。Parquet没有自己的Java对象集；相反，它重用了其他格式的对象，例如Avro和Thrift。这个想法是Parquet与您的应用程序可能已经使用的对象一起原生工作。要转换您的JSON，您需要将记录转
我正在尝试通过Java代码将带有Spark作业的JAR提交到YARN集群中。我正在使用SparkLauncher提交SparkPi示例:Processspark=newSparkLauncher().setAppResource("C:\\spark-1.4.1-bin-hadoop2.6\\lib\\spark-examples-1.4.1-hadoop2.6.0.jar").setMainClass("org.apache.spark.examples.SparkPi").setMaster("yarn-cluster").launch();System.out.println("
我有一个包含大量列的Spark数据框。我想从中删除两列以获得新的数据框。如果列数较少，我可以像这样在API中使用select方法:pcomments=pcomments.select(pcomments.col("post_id"),pcomments.col("comment_id"),pcomments.col("comment_message"),pcomments.col("user_name"),pcomments.col("comment_createdtime"));但由于从长列表中选择列是一项乏味的任务，是否有解决方法？ 最佳答案
我的时间戳是UTC和ISO8601，但使用结构化流，它会自动转换为本地时间。有没有办法停止这种转换？我想在UTC中使用它。我正在从Kafka读取json数据，然后使用from_jsonSpark函数解析它们。输入:{"Timestamp":"2015-01-01T00:00:06.222Z"}流程:SparkSession.builder().master("local[*]").appName("my-app").getOrCreate().readStream().format("kafka")...//somemagic.writeStream().format("console
我有大约5000行和950列的csv文件。首先，我将它加载到DataFrame:valdata=sqlContext.read.format(csvFormat).option("header","true").option("inferSchema","true").load(file).cache()之后我搜索所有字符串列valfeaturesToIndex=data.schema.filter(_.dataType==StringType).map(field=>field.name)并希望将它们编入索引。为此，我为每个字符串列创建了索引器valstringIndexers=fe
我如何从Java(或Scala)配置具有SparkConfig和SparkContext的执行程序的代码量？我经常看到2个执行者。看起来spark.default.parallelism不起作用并且是关于一些不同的东西。我只需要将执行程序的数量设置为等于集群大小，但它们总是只有2个。我知道我的簇大小。如果这很重要，我会在YARN上运行。 最佳答案 在Spark2.0+版本中使用sparksession变量动态设置执行者数量(从程序内部)spark.conf.set("spark.executor.instances",4)spark
我正在尝试向kafka发送大型CSV。基本结构是读取一行CSV并将其与标题一起压缩。a=dict(zip(header,line.split(",")然后将其转换为json:message=json.dumps(a)然后我使用kafka-python库发送消息fromkafkaimportSimpleProducer,KafkaClientkafka=KafkaClient("localhost:9092")producer=SimpleProducer(kafka)producer.send_messages("topic",message)使用PYSPARK我很容易地从CSV文件中
