默认情况下,hadoop官方发布的二进制包是不包含native库的,native库是用C++实现的,用于进行一些CPU密集型计算,如压缩.比如apache kylin在进行预计算时为了减少预计算的数据占用的磁盘空间,可以配置使用压缩格式. 默认情况下,启动spark-shell,会有无法加载native库的警告: 19/02/14 09:55:41 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your

本文只是针对当前特定环境下,出现的问题找不到sqljdbc驱动的案例.具体出现原因,可能是spark版本问题,也可能是集群配置问题. yarn-client方式下: 通过--jars参数指定驱动文件位置,提交后提示:“...No suitable driver found for jdbc:...”: 后来参考到文章:Spark insertIntoJDBC找不到Mysql驱动解决方法 中介绍到:是由于版本问题,导致的我们程序提交不上去的错误问题. 于是修改提交参数使用--driver-clas

使用IDEA运行spark程序,除了需要导入spark的一些依赖包之外,还需要注意的是 当启动spark报找不到可执行的hadoop winutils.exe 可已下载相应版本的winutils.exe到hadoop\bin  地址: https://github.com/4ttty/winutils 并配置环境变量classpath:%HADOOP_HOME%\bin\winutils.exe,确保已经配置HADOOP_HOME 要求本机安装hadoop的环境,并且要求两个配置文件: wind

本文记录了学习使用Spark Streaming通过JDBC操作数据库的过程,源数据从Kafka中读取. Kafka从0.10版本提供了一种新的消费者API,和0.8不同,因此Spark Streaming也提供了两种API与之对应,其中spark-streaming-kafka-0-8支持Kafka 0.8.2.1以后的Broker:spark-streaming-kafka-0-10支持0.10.0以上Broker,处于实验阶段.两者的对比如下表所示. |spark-streaming-ka

史上最全的spark面试题——持续更新中 2018年09月09日 16:34:10 为了九亿少女的期待 阅读数 13696更多 分类专栏: Spark 面试题   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/Lwj879525930/article/details/82559596 1.spark中的RDD是什么,有哪些特性? 答:RDD(Resilient Distributed D

1.错误描写叙述 ReferenceError: Error #1069: 在 spark.components.RadioButtonGroup 上找不到属性 label,且没有默认值. at Chart/radiogroup_itemClickHandler()[E:\Flash Builder\Map\src\Chart.mxml:49] at Chart/__radiogroup_itemClick()[E:\Flash Builder\Map\src\Chart.mxml:58] at

在hive里建一个数据库test,在数据库里建了一张表user,然后在Spark程序中使用Spark sql读取这张表 "select * form test.user" 当部署模式是spark stand模式和yarn-client模式时,程序可以正常运行,但yarn-cluster模式就报了找不到“test.user”表的错误. 解决办法: spark和hive整合,把hive-site.xml加到spark根目录的conf下,所以,要在提交Spark任务的时候,要把hive-si

sbt打包Scala写的Spark程序,打包正常,提交运行时提示找不到对应的类 详述 使用sbt对写的Spark程序打包,过程中没有问题 spark-submit提交jar包运行提示找不到对应的类 解决 编译环境没有变化,将代码拷贝到其他项目下打包可以运行,无解 偶然发现IDEA打开的sbt文件显示很多错误,查看详情发现存在错误:java-lang-ClassNotFoundException-org-jetbrain,遂谷歌之,找到了这个网页 ,说是IDEA的bug,打开use sbt she

找了这篇文章看了一下面试题<Spark 和hadoop的一些面试题(准备)> http://blog.csdn.net/qiezikuaichuan/article/details/51578743 其中有一道题目很不错,详见: http://www.aboutyun.com/thread-18826-1-1.html http://www.cnblogs.com/lucius/p/3483494.html 我觉得可以在Hadoop上面实际编程做一下. 我觉得第一篇文章里面下面这一段总结的很好

2018/5/9 关于textFile读取文件的问题 问题描述: 今天第一次使用spark-shell来读取文件,我在本地建立了一个text.txt文件,然后用textFile读取生成rdd. 但是执行的时候报错了,提示找不到文件. 解决方法: 1. 首先我们知道,通过文件建立rdd的textFile("file:///")的方法可以填入本地地址和HDFS地址. 我们这里想要用本地文件建立一个rdd,但是是通过spark-shell建立的. spark-shell默认并不是使用本地模式

我尝试着在classpath中加n入mysql的驱动仍不行 解决方法:在启动的时候加入参数--driver-class中加入mysql 驱动 [hadoop@master spark-1.0.1-bin-hadoop2]$ bin/spark-shell --driver-class-path lib/mysql-connector-java-5.1.30-bin.jar 总结:1.spark的版本必须编译的时候加上了hive 1.0.0预编译版没有加入hive  1.0.1是含有hive的2.

Exception: Caused by: org.datanucleus.exceptions.NucleusException: Attempt to invoke the "BoneCP" plugin to create a ConnectionPool gave an error : The specified datastore driver ("com.mysql.jdbc.Driver") was not found in the CLASSPATH

Caused by: org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.NoSuchTableException: Table or view 'xxxx' not found.... hive-site.xml需要配置 hive.metastore.uris  并启动9083 thrift接口. <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrift://127.0.0

[TOC] 前言 在使用Spark Streaming的过程中对于计算产生结果的进行持久化时,我们往往需要操作数据库,去统计或者改变一些值.最近一个实时消费者处理任务,在使用spark streaming进行实时的数据流处理时,我需要将计算好的数据更新到hbase和mysql中,所以本文对spark操作hbase和mysql的内容进行总结,并且对自己踩到的一些坑进行记录. Spark Streaming持久化设计模式 DStreams输出操作 print:打印driver结点上每个Dstream

上一篇里我提到可以把RDD当作一个数组,这样我们在学习spark的API时候很多问题就能很好理解了.上篇文章里的API也都是基于RDD是数组的数据模型而进行操作的. Spark是一个计算框架,是对mapreduce计算框架的改进,mapreduce计算框架是基于键值对也就是map的形式,之所以使用键值对是人们发现世界上大部分计算都可以使用map这样的简单计算模型进行计算.但是Spark里的计算模型却是数组形式,RDD如何处理Map的数据格式了?本篇文章就主要讲解RDD是如何处理Map的数据格式.

摘要: 1.基本术语 2.运行架构 2.1基本架构 2.2运行流程  2.3相关的UML类图  2.4调度模块: 2.4.1作业调度简介 2.4.2任务调度简介 3.运行模式 3.1 standalone模式 4.RDD实战 总结: 基本术语: Application:在Spark 上建立的用户程序,一个程序由一个驱动程序(Driver Program)和集群中的执行进程(Executer)构成. Driver Program:运行应用程序(Application)的main函数和创建Spark

1.StackOverflowError 问题:简单代码记录 : for (day <- days){ rdd = rdd.union(sc.textFile(/path/to/day) .... ) } 大概场景就是我想把数量比较多的文件合并成一个大rdd,从而导致了栈溢出: 解决:很明显是方法递归调用太多,我之后改成了几个小任务进行了合并:这里union也可能会造成最终rdd分区数过多 2.java.io.FileNotFoundException: /tmp/spark-90507c1d-

更新apt 用 hadoop 用户登录后,我们先更新一下 apt,后续我们使用 apt 安装软件,如果没更新可能有一些软件安装不了.按 ctrl+alt+t 打开终端窗口,执行如下命令: sudo apt-get update 若出现如下 "Hash校验和不符" 的提示,可通过更改软件源来解决.若没有该问题,则不需要更改.从软件源下载某些软件的过程中,可能由于网络方面的原因出现没法下载的情况,那么建议更改软件源.在学习Hadoop过程中,即使出现"Hash校验和不符"

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统

问题描述1 使用spark-shell ,sc.textFile("hdfs://test02.com:8020/tmp/w").count 出现如下异常: java.lang.RuntimeException: Error in configuring object at org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.setJobConf(ReflectionUtils.java:109) at org.apache.hadoop.util.Refle

背景:公司有些业务需求是存储在HBase上的,总是有业务人员找我要各种数据,所以想直接用Spark( shell) 加载到RDD进行计算 摘要: 1.相关环境 2.代码例子 内容 1.相关环境 Spark 版本:2.0.0 Hadoop 版本:2.4.0 HBase 版本:0.98.6 注:使用CDH5搭建集群 编写提交脚本 export SPARK2_HOME=/var/lib/hadoop-hdfs/spark-2.0.0-bin-hadoop2.4 export HBASE_LIB_HOM