我还想知道在sparksubmit命令的参数中是否有任何特殊字符不能使用？我也想知道我们可以将整个嵌套的Json字符串传递给spark提交命令中的参数吗？另一个问题是如何使用java代码(来自另一个程序)运行spark程序？那么，我们是否必须在集群(安装了spark的linux机器)上运行我们的其他程序才能运行我的spark程序？这件事我太糊涂了；请提出建议。 最佳答案 对于你的第二个问题:另一个问题是如何使用java代码(来自另一个程序)运行spark程序？在你的java程序中如果你有一个Maven项目，你可以添加一个maven依
HadoopMRv2(Yarn)中是否有一个属性允许我们专门操纵ApplicationMaster请求的资源量(VCores和堆内存)？或者ApplicationMaster会动态评估所需的资源(基于每个应用程序)并为容器请求相应的资源？ 最佳答案 以下属性可用于为YARNApplicationmaster设置VCors和HeapMemory。yarn.app.mapreduce.am.resource.mb8192yarn.app.mapreduce.am.resource.cpu-vcores1yarn.app.mapreduc
Elasticsearch的索引可以无限创建吗？版本环境Elasticsearch7.9.1验证Elasticsearch启动Elasticsearch启动采用默认配置代码使用SpringBoot编写测试代码，对ES进行索引创建测试。SpringBoot连接配置es:host:127.0.0.1port:9200scheme:http测试类代码单机测试，设置每个索引占用4个分片，0个副本，先创建1000个索引进行测试，是否能创建成功。@SpringBootTest@Slf4jclassElasticsearchApplicationTests{@AutowiredRestHighLevelCl
这个问题在这里已经有了答案:MaximumNumberofColumnsinHiveExternalTables(1个回答)关闭6年前。我创建了一些包含超过800列的表。但我只看到大约500列的值。有没有限制或者有什么其他原因？
我已经为Nutch2.3.1配置了Hadoop/Hbase生态系统。我没有更改gora.buffer.read.limit和gora.buffer.read.limit，即在这两种情况下都使用它们的默认值10000。在生成阶段，我将topN设置为100,000。在生成作业期间，我得到以下信息org.apache.gora.mapreduce.GoraRecordWriter:Flushingthedatastoreafter60000records工作完成后，我发现有100,000个url被标记为已提取，我想成为。但我很困惑上面的警告显示了什么？gora.buffer.read.lim
我有一个处理1.4Tb数据的MapReduce作业。执行此操作时，出现如下错误。拆分数为6444。在开始工作之前，我设置了以下设置:conf.set("mapreduce.map.memory.mb","8192");conf.set("mapreduce.reduce.memory.mb","8192");conf.set("mapreduce.map.java.opts.max.heap","8192");conf.set("mapreduce.map.java.opts","-Xmx8192m");conf.set("mapreduce.reduce.java.opts","-X
由于Hadoop疯狂的数据分布和管理，我面临一个奇怪的问题。由于非DFS使用，我的一两个数据节点已完全填满，而其他节点几乎为空。有没有办法让非dfs的使用更加统一？[我已经尝试过使用dfs.datanode.du.reserved但这也无济于事]问题示例:我有16个数据节点，每个节点有10GB的空间。最初，每个节点都有大约。7GB可用空间。当我开始处理5GB数据的作业(复制因子=1)时，我希望作业能够成功完成。可惜!当我监视作业执行时，突然发现一个节点空间不足，因为非dfs使用量约为6-7GB，然后它重试，另一个节点现在空间不足。我真的不想进行更高的重试，因为那不会提供我正在寻找的性能
我正在使用shell脚本对我的数据进行一些操作。这需要1个多小时。但每次超过一小时限制。我的引导操作失败了。有没有人注意到这件事？ 最佳答案 根据https://forums.aws.amazon.com/thread.jspa?threadID=64568的说法，引导任务有4500万的限制:“...引导的超时时间为45分钟，所有引导操作放在一起应该在这段时间内完成。” 关于hadoop-AmazonEMR上的引导操作是否有任何限制？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题
这个问题在这里已经有了答案:Errorjava.lang.OutOfMemoryError:GCoverheadlimitexceeded(22个答案)关闭6年前。我正在运行一个spark作业，我在spark-defaults.sh中设置了以下配置。我在名称节点中进行了以下更改。我有1个数据节点。我正在处理2GB的数据。spark.masterspark://master:7077spark.executor.memory5gspark.eventLog.enabledtruespark.eventLog.dirhdfs://namenode:8021/directoryspark.s
我正在使用hadoop集群运行Spark程序，它使用yarn调度程序来运行任务。但是，我注意到一个奇怪的行为。yarn有时会杀死提示内存不足错误的任务，而如果我轮流执行任务，即执行与容器/执行程序相同数量的任务，让它们完成，然后执行下一组任务，它运行良好，这意味着任务使用的内存不会超过容器中允许的内存。所以，我怀疑yarn试图在容器中并行运行多个任务，这就是容器内存不足的原因。有没有办法限制这种行为并告诉yarn在容器中一次只运行一个任务。 最佳答案 一般来说，Spark请求的每个YARN容器直接对应一个“执行器”，即使YARN可能
