在过去的几天里,我在Kubernetes上体验了Spark (2.3.0)。
我已经在linux和windows机器上测试了示例SparkPi,发现linux spark-submit运行正常,并且给出了正确的结果(剧透: Pi大约是3.1402157010785055)
在windows上,spark因类路径问题而失败(Could not find or load main class org.apache.spark.examples.SparkPi)
我注意到当从linux运行spark-submit时,类路径是这样的:
-cp ':/opt/spark/jars/*:/var/
我尝试在一个简单的示例中链接到本地BLAS库,以测试与“常规”实现的性能差异。
我尽职尽责地遵循了官方netlib-java GitHub上发布的说明,但仍然得到一个类似于的错误。
我使用Hadoop2.7运行预编译的Spark2.3;我尝试从源代码构建Spark,并选择显式启用netlib-java (如中所述,但无济于事。
让我感到困惑的具体错误消息如下:
spark-shell --packages com.github.fommil.netlib:all:1.1.2
Ivy Default Cache set to: /home/user/.ivy2/cache
The jar
我有一个Scala程序,我正在使用Intellij。我创建了这个程序的一个jar,并将它放在Linux服务器上。我还制作了一个shell脚本来执行程序。每当我运行shell脚本时,都会得到以下错误:
java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:359) at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:348) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) com.tac.cco.associations
目前,我们正在测试结构化流媒体卡夫卡驱动程序。我们提交的纱线(2.7.3)与-包装'org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.11:2.1.0',无问题.然而,当我们试图通过部署mode=cluster独立启动星星之火时,我们将获得
ClassNotFoundException: Failed to find data source: kafka
错误,尽管启动命令已经将Kafka添加到-Dspark.jars (参见下面),随后的日志进一步说明这些jars已经成功添加。
所有10个jars都存在于所有节点上的/home/.ivy2/. i
我正在尝试从我的Spring web应用程序运行一个spark进程,但我收到了这个错误: java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hadoop.conf.Configuration.getPassword(Ljava/lang/String;)[C
at org.apache.spark.SSLOptions$.$anonfun$parse$8(SSLOptions.scala:188) ~[spark-core_2.12-2.4.3.jar:2.4.3]
at scala.Option.orElse(Option.scala:306)
我在运行无法连接到Kinesis数据源的胶水流式作业时遇到以下错误:
错误:
WARNING:root:StreamingQueryException caught. Retry number 10 ERROR:root:Exceeded maximuim number of retries in streaming interval,
exception thrown Parse yarn logs get error message:
StreamingQueryException: 'Error while Describe Streams\n=== Streaming Q
我的主要星火项目依赖于其他实用程序,jars.So组合集可能如下所示:
1. main_spark-1.0.jar will work with utils_spark-1.0.jar (some jobs use this set)
2. main_spark-2.0.jar will work with utils_spark-2.0.jar (and some of the jobs use this set)
对于我来说,处理这种情况的方法是用火花-选择作为传递罐子。
oozie spark action job1
<jar>main_spark-1.0.jar<
根据这个,我正在应用udf来过滤CountVectorizer之后的空向量。
val tokenizer = new RegexTokenizer().setPattern("\\|").setInputCol("dataString").setOutputCol("dataStringWords")
val vectorizer = new CountVectorizer().setInputCol("dataStringWords").setOutputCol("features")
val pipeline
我无法在pyspark代码中使用Kudu模块,而则接受它。
Scala火花代码:
[root@sandbox-hdp ~]# spark-shell --jars /root/jars/org.apache.kudu_kudu-spark_2.10-1.5.0.jar
SPARK_MAJOR_VERSION is set to 2, using Spark2
Setting default log level to "WARN".
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setL
我收到了一个错误,而提交一个火花程序。下面是错误
client token: N/A
diagnostics: User class threw exception: org.apache.spark.sql.AnalysisException: Can not load class 'brickhouse.udf.collect.NumericRange' when registering the function 'numeric_range', please make sure it is on the classpath;
我正在使用下
我学习了如何使用spark-cosmosdb连接器使用来自CosmosDB的数据创建DataFrame,所以现在我想用DataFrame做一些事情。一切都很好,直到我对小的数据集合进行操作(或者我在读取配置中添加了额外的custom_query以缩小数据范围)。
例如,我可以创建一个DF,然后执行df.show(),或者在其上创建一个临时视图,然后执行%%sql select * from c。但是当我尝试执行df.count()或%%sql select * from c order by name desc时,收到的错误提示是:Request rate is large ()。我考虑过将表