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可以通过调整split size来设置task的实例数。
hoodie.datasource.write.keygenerator.class”/"hoodie.sql.origin.keygen.class"和“hoodie.table.keygenerator.class”进行比对。获取“hoodie.datasource.write.keygenerator.class”的值，并对应用到“__partition_columns” 的值上，并以逗号分
真是“千呼万唤使出来”，NameNode结点出现真的不容易啊！！！搞了两天，终于出现了，可开心了，以图为鉴第一天下载了centos7，并安装了一下准备材料 jdk1.8和hadoop2.7在usr目录下新建apps和data文件夹data文件夹用于存放压缩包apps文件夹用于安装文件详细步骤：第一步：确定虚拟机的IP地址（命令ipconfig）,设置IP地址与主机的映射关系主机名可以修改的vim
如图，日志信息也看不出什么内容。网上找了半天都是说各种加Java配置信息的，还有加Hadoop相关jar包的，但试了都没用。直到后来试了试spark-shell结果打印了以下信息百度了以下才发现原来是Scala和jdk版本兼容问题，我原来是jdk1.8.0_11，Scala2.12.11,，后来把jdk换成1.8.0_181后完美解决附上jdk1.8.0_181，Linux的链接：https://
Spark中DataFrame是⼀个分布式的⾏集合，可以想象为⼀个关系型数据库的表，或者⼀个带有列名的Excel表格。不可变(Immuatable)：跟RDD一样，一旦创建就不能更改你，只能通过transformation生成新的DataFrame；懒加载(Lazy Evaluations)：只有action才会让transformation执行；分布式(Distributed)：也是分布式的。
22/01/06 22:10:05 INFO BlockManager: Using org.apache.spark.storage.RandomBlockReplicationPolicy for block replication policy22/01/06 22:10:05 INFO BlockManagerMaster: Registering BlockManager BlockMa
{"annotations": {"list": [{"builtIn": 1,"datasource": "-- Grafana --","enable": true,"hide": true,"iconColor": "rgba(0, 211, 255, 1)","name": "Annotations & Alerts","typ.
Spark应用监控解决方案--使用Prometheus和Grafana监控Spark应用
本文围绕Zeppelin中使用pyspark读写MySQL、PG(PostgreSQL)/GP(Greenplum)展开
今天我在Windows下写了一个scala代码，用spark去消费kafka的数据， 然后报Group coordinator cdhtest002.sendinfo.com:9092 (id: 2147483581 rack: null) is unavailable or invalid, will attempt rediscovery 这个错误，这个是集群（kafka）中ip和hostna
ERROR Shell: Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary path
启动spark-shell时，报错如下：Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hadoop.security.HadoopKerberosName.setRuleMechanism(Ljava/lang/String;)Vat org.apache.hadoop.security.Had...
近期工作中，遇到了一个ERROR特别头疼，经过多次实验，总于把它解决了，因此记录之~具体error日志如下：20/06/10 11:19:41 WARN YarnSchedulerBackend$YarnSchedulerEndpoint: Requesting driver to remove executor 1 for reason Container container_158713636
错误描述[ERROR] Failed to execute goal net.alchim31.maven:scala-maven-plugin:3.2.0:compile (scala-compile-first) on project spark-launcher_2.11: Execution scala-compile-first of goal net.alchim31.maven:sc
今天大数据比赛结束了,放在百度网盘中,给大家做一下参考提取码adsahttp://2021年安徽省大数据与人工智能应用竞赛 大数据-本科组赛题
4.使用foreachpartition代替foreach，在foreachpartition内获取数据库连接。foreachpartition原理是 在每个分区中把iteritor传入func中，由func控制这批迭代。foreach原理是 在每个分区中在iteritor遍历一条然后调用的func处理。2.使用连接池，较少创建销毁的开销。
情况一：jps查看是否启动了kafka服务。不知道为什么，我明明启动了，jps没有，然后再启动消费者或者生产者就会报这样的错误。没有连接上服务。启动即可。**情况二：**查看配置文件配置，启动的端口是否正确，包括ip是否与文件配置的一致。**情况三：**配置host文件，将你的虚拟机ip与主机名映射一下。否则出现Failed to structed 。。。...
spark-sql-hive元数据存储与读取
问题的出现：使用idea进行Spark开发的时候报错个人遇到的报错scala.util.matching.Regex.(Ljava/lang/String;Lscala/collection/Seq;)Vjava.lang.VerifyError: class scala.collection.mutable.WrappedArray overrides final method toBu...
目前市面上Python+Spark的爬虫音乐推荐系统+音乐数据分析可视化系统很少，于是我们设计了一套，希望给大家一套完整的设计方案和思路，助力大数据开发！
Error: ERROR 726 (43M10): Inconsistent namespace mapping properties. Cannot initiate connection as SYSTEM:CATALOG is found but client does not havesparkstreaming 向phoenix写数据报异常:Phoenix 启动报错：Error: ERR
Spark 配置连接hive 元数据库第一步 安装Hive和Spark(略)第二步 配置 Metastore 到 MySql原因是， Metastore 默认存储在自带的 derby 数据库中，推荐使用 MySQL 存储 Metastore;2.1 驱动拷贝上传并解压 mysql-connector-java-5.1.27.tar.gz 驱动包 到 hive/lib/ 目录下[root@hadoo
报错_pickle.PicklingError: Could not serialize object: Exception: It appears that you are attempting to reference SparkContext from a broadcast variable, action, or transformation.SparkContext can only
基于社区已有的JDBCServer基础上，采用多主实例模式实现了其高可用性方案。集群中支持同时共存多个JDBCServer服务，通过客户端可以随机连接其中的任意一个服务进行业务操作。即使集群中一个或多个JDBCServer服务停止工作，也不影响用户通过同一个客户端接口连接其他正常的JDBCServer服务。多主实例模式相比主备模式的HA方案，优势主要体现在对以下两种场景的改进。主备模式下，当发生主
大家好，我是后来，周末理个发，赶脚人都精神了不少，哈哈。因为上一篇文章中提到我在数仓的ods层因为使用的是STORED AS INPUTFORMAT 'com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'存储模
spark中报错：com.fasterxml.jackson.databind.JsonMappingException: Incompatible Jackson version: 2.9.10-1JsonMappingException不兼容的Jackson版本：2.9.10-1出现这个错误是版本不兼容，可能你之前下了高版本或者低版本的jackson，我报这个错应该是找到这个包删了再下的但是找
thrift server服务出现, 只是提供了新的方式来书写SQL: .beeline方式 或者 图形化界面方式。适用于: 纯 SQL的开发工作, 开发后, 形成一个个的SQL的脚本, 在部署上线的时候, 采用spark-sql提交运行
for (变量
DAGScheduler TaskScheduler如何配合提交任务，各个阶段如何划分？一个application可能有多个job提交，因为每个行为算子都调用runjob方法，即都对应一次job任务提交一个job可能有多个stage，划分依据主要是RDD是不是出现了shuffle，即每个宽依赖都会导致新stage的生成。一个stage对应一个taskset，且为stage中每个分区创建一个task
新部署的hadoop和spark集群，使用spark on yarn模式执行一个简单的spark程序包，spark程序的代码逻辑是读取oracle数据库，读取后对数据做简单处理，然后保存。比较匪夷所思的是，spark代码逻辑执行成功，经过处理的数据成功保存到数据库，但是yarn页面显示spark程序报错。报错信息如下：按这篇文章（https://www.e-learn.cn/content/wan
说明你的本地hadoop没有安装snappy压缩。可以使用自己编译snappy，或者使用已安装好snappy压缩的hadoop替换自己原来的hadoop。hadoop3.x带snappy(可用于windows本地开发)java.lang.RuntimeException: native snappy library not available: this version of libhadoop
关于windows下的hadoop环境配置请参照以下链接https://blog.csdn.net/qq_35139965/article/details/106744410?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs_baidulandingword-4&spm=1001.2101.3001.4242关于snappy的
在启动spark-shell --master yarn 中我们会发现spark-shell启动时报错YarnClientSchedulerBackend: Yarn application has already exited with state FAILED这时我们访问yarn进程看历史记录看看启动时报错异常:ERRORorg.apache.hadoop.hdfs.server.nameno
spark读取es数据时，数据中含有array类型，发出报错：Field 'collect_list(comm).time' not found; typically this occurs with arrays which are not mapped as single value则增加配置文件即可：conf.set("es.read.field.as.array.include","数组名
实际开发用有时候引用自己写的一些java工具类，但是整个项目是scala开发的spark程序，在项目打包时需要考虑到java和scala混合在一起编译。今天看到之前很久之前写的一些打包编译文章，发现很多地方不太对，于是重新整理更新如下。
spark
——spark
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