我正在Amazon上使用Hadoop创建一个Spark步骤，但我一直在思考。不是因为我的代码不好或发送错误的判断，而是找不到出路。我传递代码spark-submit--deploy-modecluster--masteryarn--num-executors5--executor-cores5--executor-memory1gs3://URL-S3/scripts/test.py脚本:importboto3dynamodb=boto3.resource('dynamodb')table=dynamodb.Table('TestSpark')table.put_item(Item={
我是Scala的新手。我可以将不同类型的值作为spark/scala中的参数传递给单个函数吗？我的意思是可以访问每种类型的值作为参数(例如String、Int、Double等)的通用函数例。这里的波纹管函数将只接受Int值。defTest(firstColumn:Int,secondColumn:Int):(Int)={//MyCodehere}valFLAG:Int=Test(2,4)请给我一些建议。提前致谢 最佳答案 您可以使用类型参数并让Scala推断您的返回类型，而不是像这样指定返回类型:defTest[A,B](first
SparkRDD具有saveAsTxtFile函数。但是，我如何打开一个文件并将一个简单的字符串写入hadoop存储？valsparkConf:SparkConf=newSparkConf().setAppName("example")valsc:SparkContext=newSparkContext(sparkConf)sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3n.awsAccessKeyId","...")sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3n.awsSecretAccessKey","...")vallines:RDD[St
我正在尝试使用Hadoop2.6在Spark1.6.1上运行SparkEC2集群-这是我尝试过的:./spark-ec2-i~/.ssh/***.pem\--instance-profile-name***\-k***\--region=us-east-1\--instance-type=m3.xlarge\-s2\--copy-aws-credentials\launchtest-cluster不过，这次安装的是Hadoop1.0。所以我在上面的命令中添加了以下选项:--hadoop-major-version=2\但是，我很快意识到，为了正确运行我的应用程序，我需要Hadoop2.
我计划旋转我的开发集群来为基础设施监控应用程序进行趋势分析，我计划使用Spark来分析故障趋势，并使用Cassandra来存储传入数据和分析数据。考虑从大约25000台机器/服务器(可能是不同服务器上的一组相同应用程序)收集性能矩阵。我期望每台机器的性能矩阵大小为2MB/秒，我计划将其插入具有时间戳、服务器作为主键和应用程序以及一些重要矩阵作为集群键的Cassandra表中。我将在此存储的信息之上运行Spark作业，以进行性能矩阵故障趋势分析。关于这个问题，考虑到上述情况，我需要多少个节点(机器)以及CPU和内存方面的什么配置来启动我的集群。 最佳答案
我有一份在spark上运行的工作，它是使用sparkRDD在scalaim中编写的。由于昂贵的分组操作我得到这个错误:容器因超出内存限制而被YARN终止。使用了22.4GB的22GB物理内存。考虑提升spark.yarn.executor.memoryOverhead。我增加了头顶的内存，但我得到了同样的结果。我使用10台r4.xlarge机器。我尝试使用r4.2xlarge甚至r4.4xlarge，但也出现同样的错误。我正在测试的数据是5GB压缩数据(将近50个解压缩数据和近600万条记录)。一些配置:spark.executor.memory:20480Mspark.driver.
我有一个像这样的xml结构1232314973233asd123book1124book2456book4789我知道我可以像这样解析books:valxml=sqlContext.read.format("com.databricks.spark.xml").option("rowTag","book").load("FILENAME")但我想在每一行中添加标题信息，如supplier。有没有一种方法可以将这个“headerinfo”添加到带有spark的所有行，而无需加载文件两次并将信息存储在全局变量/值中？提前致谢! 最佳答案
我有几行空格分隔的输入数据:NameCompanyStart_DateEnd_DateNareshHDFC2017-01-012017-03-31AnoopICICI2017-05-012017-07-30我需要输出为:NareshHDFC201701NareshHDFC201702NareshHDFC201703AnoopICICI201705AnoopICICI201706AnoopICICI201707我已经为这些数据制作了一个文本文件，并将其放在我的Hadoop集群上，我已经编写了代码，但在获取输出时遇到了一些问题。请帮忙。我不知道如何从条目中提取月份并将它们放入范围函数中，所
我正在使用Java-Spark。我正在尝试写入外部HDFS目录，如下所示:df.write().mode(mode).save("hdfs://myservername:8020/user/path/to/hdfs");并得到一个异常(exception)hostdetails:localhostis:...destinationhostis:...如何从Spark写入“外部”hdfs目录而不写入本地Hadoop/HDFS？谢谢 最佳答案 检查HDFSNamenode主机名是否可以从Spark集群访问，您也可以使用ip地址。hdfs
一、JDK的安装 Spark是一个用于大数据处理的开源框架，它是用Scala编写的，而Scala是一种运行在Java虚拟机（JVM）上的编程语言，因此它依赖于Java的运行环境。所以首先需要安装JDK（JavaTMPlatformStandardEditionDevelopmentKit），并将环境变量配置好。可参考我的另一篇博客：http://t.csdnimg.cn/6Kj8w二、Spark的安装1.下载Spark 从Spark官网进行下载：ApacheSpark™-UnifiedEngineforlarge-scaledataanalytics，点击Downloa
