我在AWS EMR上使用Spark Streaming连接到AWS MSK上的Kafka集群。我正在使用spark-sql-kafka-0-10和Spark 2.4.3。
如果安全组配置不正确,Spark Streaming作业会卡住数小时,并显示以下警告:
20/06/29 14:10:42 WARN NetworkClient: [Consumer clientId=consumer-1, groupId=spark-kafka-source...] Connection to node -1 could not be established. Broker may not be avai
我正在尝试在cdh5.16集群上提交以下Spark2作业,它只接受--packages选项的第一个参数,并为第二个参数抛出错误
spark2-submit --packages com.databricks:spark-xml_2.11:0.4.1, com.databricks:spark-csv_2.11:1.5.0 /path/to/python-script
Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Cannot load main class from JAR com.databrick
我正试图在上运行Spark作业。然而,正如它通常所看到的,星火驱动程序的初始化占用了执行时间的很大一部分。我想知道使用相同的JavaSparkContext实例在Google上运行多个Spark作业的好方法,这样我就不会因为火花驱动程序初始化而失去每个作业的性能。目前,我的代码如下所示:
public static void main(String[] args) {
SparkConf configuration = new SparkConf().setAppName("App");
final JavaSparkContext context = new
最近,我们升级到Spark1.6,并尝试使用SparkQL作为Hive的默认查询引擎。使用HiveServer2在同一台机器上添加火花网关角色,并启用。但是,当我运行如下查询时:
SET hive.execution.engine=spark;
INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/user/someuser/spark_test_job' SELECT country, COUNT(*) FROM country_date GROUP BY country;
我们看到该作业被Yarn接受,分配了资源,并且status表示它正在运行,但是它显示了10%的持
我正在编写一个自定义图表组件,其中。为了添加标签,我创建了一个spark标签并将其添加到屏幕上。尽管呈现了所有其他标签,但我注意到零标签根本不呈现。下面是我的代码:
var invisibleTextField:TextField = new TextField();
var zeroLabel:spark.components.Label = new spark.components.Label();
zeroLabel.text = "0";
zeroLabel.name = "0Label";
invisibleTextField.text = "
在努力提高代码性能时,因为我有许多作业失败(中止),每当我需要在许多其他操作中使用相同的数据same时,我就考虑在Spark上使用persist()函数。在执行任务时,以及在Spark应用程序UI中的各个阶段,我觉得这样做并不总是最优的,这取决于分区的数量和数据大小。我不确定,直到我因为坚持阶段的失败而放弃了这份工作。
我在质问persist() ,无论何时对数据文件执行许多操作,使用的最佳实践是否总是有效的?如果不是,则是,而不是?如何判断?
更确切地说,我将介绍我的代码和中止作业的详细信息:
#create a dataframe from another one df_transf_1