我试图在另一个转换中转换RDD。因为，RDD转换和操作只能由驱动程序调用，我收集了第二个RDD并尝试在其他转换中对其应用转换，如下所示valname_match=first_names.map(y=>(y,first_names_collection.value.filter(z=>soundex.difference(z,y)==4)))上面的代码抛出了下面的异常org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.yarn.exceptions.ApplicationAttemptNotFoundException):App
我正在尝试在spark的MapPartitionFunction中创建hbase连接。Causedby:java.io.NotSerializableException:org.apache.hadoop.conf.Configuration我试过下面的代码SparkConfconf=newSparkConf().setAppName("EnterPriseRiskScore").setMaster("local");conf.set("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer");conf.set("s
如果这个问题更适合不同的channel，请告诉我，但我想知道推荐的工具是什么，可以在大量远程服务器上安装、配置和部署hadoop/spark。我已经熟悉如何设置所有软件，但我正在尝试确定我应该开始使用什么，这将使我能够轻松地跨大量服务器进行部署。我已经开始研究配置管理工具(即chef、puppet、ansible)，但想知道最好的和最用户友好的选项是什么。我也不想使用spark-ec2。我应该创建自己开发的脚本来遍历包含IP的主机文件吗？我应该使用pssh吗？PSCP？等。我希望能够根据需要与尽可能多的服务器进行ssh连接并安装所有软件。 最佳答案
我有一个Array[Byte]代表一个avro模式。我正在尝试将它作为带有spark的avro文件写入Hdfs。这是代码:valvalues=messages.map(row=>(null,AvroUtils.decode(row._2,topic))).saveAsHadoopFile(outputPath,classOf[org.apache.hadoop.io.NullWritable],classOf[CrashPacket],classOf[AvroOutputFormat[SpecificRecordBase]])row._2是Array[Byte]我收到此错误:org.a
1理论基础1.1多目标优化及Pareto最优解 多目标优化问题可以描述如下： 其中，f(x)为待优化的目标函数；x为待优化的变量；Ib和ub分别为变量x的下限和上限约束；Aeq*x=beq为变量x的线性等式约束；A*x≤b为变量x的线性不等式约束。 在图1所示的优化问题中，目标函数f1 和f2是相互矛盾的。因为A1B2,也就是说，某一个目标函数的提高需要以另一个目标函数的降低作为代价，称这样的解A和解B是非劣解(noninferioritysolutions),或者说是Pareto最优解(Paretooptima)。多目标优化算法的目的就是要寻找这些P
第一个count()方法调用中的非常简单的Scala代码文件。defmain(args:Array[String]){//createSparkcontextwithSparkconfigurationvalsc=newSparkContext(newSparkConf().setAppName("SparkFileCount"))valfileList=recursiveListFiles(newFile("C:/data")).filter(_.isFile).map(file=>file.getName())valfilesRDD=sc.parallelize(fileList)
我正在尝试将数据从Kafka流式传输到SparkJavaPairInputDStreamdirectKafkaStream=KafkaUtils.createDirectStream(ssc,String.class,String.class,StringDecoder.class,StringDecoder.class,kafkaParams,topics);我在这里迭代JavaPairInputDStream来处理RDD。directKafkaStream.foreachRDD(rdd->{rdd.foreachPartition(items->{while(items.hasNe
我想试试sparksql，我一开始用的是bin/spark-shell插入此代码valsqlcontext=neworg.apache.spark.sql.SQLContext(sc)valdata=sc.textFile("hdfs://localhost:9000/cars.csv")valmapr=data.map(p=>p.split(','))valMyMatchRDD=mapr.map(p=>MyMatch(p(0).toString(),p(1).toString(),p(2).toString(),p(3).toString(),p(4).toString(),p(5)
所以首先，我想说的是我所看到的解决这个问题的唯一方法是:Spark1.6.1SASL.但是，在添加spark和yarn认证的配置时，还是不行。下面是我在亚马逊emr上的yarn集群上使用spark-submit的spark配置:SparkConfsparkConf=newSparkConf().setAppName("secure-test");sparkConf.set("spark.authenticate.enableSaslEncryption","true");sparkConf.set("spark.network.sasl.serverAlwaysEncrypt","tr
1、引言在Elasticsearch中，可以使用Painless脚本来实现一些非标准的处理结果。这些脚本可以直接嵌入到数据处理管道中，但为了使脚本与管道相互独立，还可以将脚本单独存储在Elasticsearch中，并在数据摄取管道（Ingestpipeline）中按需调用它们。这种存储脚本的方式，咱们之前也有过介绍，Elasticsearch中有个专有术语名词与之对应，叫：storedscript存储脚本。通过storedscript方式，可以在不同的地方重复使用同一段脚本，而无需复制代码。在Elasticsearch中使用storedscript存储脚本是一种高效且灵活的方法，特别适用于那些
