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我在EMR(版本5.32.0)上的(Py)Spark中遇到了一些问题。大约一年前,我在EMR集群上运行了相同的程序(我认为发行版一定是5.29.0)。然后,我能够使用spark-submit参数正确配置我的PySpark程序。但是,现在我正在运行相同/相似的代码,但是spark-submit参数似乎没有任何效果。 我的集群配置: 主节点:8个VCORE,32 GiB内存,仅EBS存储E
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在使用spark-submit传递参数时,我尝试在Databricks上调用R笔记本。 我的方法如下: com
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正确.这件事已经讨论了很多。 然而,有很多模棱两可的地方,并且提供了一些答案……包括在JARS/Executor/Driver配置或选项中复制JAR引用。 不明确和/或省略的详细信息 每个选项都应澄清以下不明确、不清楚和/或遗漏的详细信息: 如何影响ClassPath 驱动程序 执行器(用于任务运行) 两者都 完全没有 分隔符:逗号、冒号、分号 如果自动分发提供
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我的代码在下面 import org.apache.spark.SparkContext;导入 org.apache.spark.SparkConf;对象字计数器 {def main(args: Array[String]) {val conf = new SparkConf().setAppName("Word Counter").setMaster("local")val sc = 新 Sp
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我想根据 S3 上的文件上传事件在 AWS EMR 集群上执行 spark 提交作业.我正在使用 AWS Lambda 函数来捕获事件,但我不知道如何通过 Lambda 函数在 EMR 集群上提交 spark 提交作业. 我搜索的大多数答案都谈到在 EMR 集群中添加一个步骤.但我不知道我是否可以在添加的步骤中添加添加任何步骤来触发“spark submit --with args".
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确实......已经讨论了很多. 然而,有很多含糊之处,并且提供了一些答案......包括在 jars/executor/driver 配置或选项中复制 jar 引用. 模棱两可和/或遗漏的细节 应为每个选项澄清以下模棱两可、不清楚和/或遗漏的细节: ClassPath 受到的影响 司机 Executor(用于正在运行的任务) 两者 完全没有 分隔符:逗号、冒
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我使用spark从elasticsearch中读取数据.就像 select col from index limit 10; 问题是索引非常大,包含1000亿行.而spark生成数千个任务来完成工作. 我只需要 10 行,即使 1 个任务也返回 10 行可以完成工作.我不需要这么多任务. 限制是非常慢的,即使是限制 1. 代码: sql = select col from index
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是的……已经讨论了很多. 然而,有很多含糊之处,并且提供了一些答案......包括在 jars/executor/driver 配置或选项中复制 jar 引用. 模棱两可和/或遗漏的细节 应为每个选项澄清以下模棱两可、不清楚和/或遗漏的细节: ClassPath 受到的影响 司机 Executor(用于正在运行的任务) 两者 完全没有 分隔符:逗号、冒号、分号
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我想停止在 spark shell 上发送各种消息. 我尝试编辑 log4j.properties 文件以阻止这些消息. 这里是log4j.properties 的内容 # 使用appender文件定义根记录器log4j.rootCategory=警告,控制台log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppenderlog4j.a
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我一直在尝试在 Airflow 中 SparkSubmit 程序,但 Spark 文件在不同的集群 (1**.1*.0.21) 中,而气流在 (1**.1*.0.35) 中.我正在寻找有关此主题的详细说明和示例.我无法将任何 xml 文件或其他文件复制或下载到我的气流集群. 当我尝试使用 SSH 钩子时,它说.虽然我对使用 SSH Operator 和 BashOperator 有很多疑问.
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我整天都在和它斗争.我能够安装和使用带有 spark shell 或连接的 Jupiter 笔记本的包(graphframes),但我想通过 spark-submit 将其移动到基于 kubernetes 的 spark 环境.我的spark 版本:3.0.1我从 spark-packages 下载了最后一个可用的 .jar 文件(graphframes-0.8.1-spark3.0-s_2.12
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我正在使用 pyspark (1.6) 并且我想使用 databricks:spark-csv 库.为此,我尝试了不同的方法,但都没有成功 1- 我尝试添加从 https://下载的 jarspark-packages.org/package/databricks/spark-csv,然后运行 pyspark --jars THE_NAME_OF_THE_JARdf = sqlCon
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我有一个依赖于第三方库的 pyspark 代码.我想在 mesos 下运行的集群上执行此代码. 我的 Python 环境确实有一个压缩版本,它位于我的集群可访问的 http 服务器上. 我在指定我的 spark-submit 查询以使用此环境时遇到了一些麻烦.我使用 --archives 加载 zip 文件和 --conf 'spark.pyspark.driver.python=pa
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如何使用子进程将数据帧作为参数发送到带有 spark-submit 的 python 脚本.我已经尝试了下面的代码,但没有成功,因为我们无法连接字符串和对象. def spark_submit(self, test_cases, email):命令 = 'spark-submit TestRunner.py '+test_cases+" "+email打印(命令)process = subpro
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build.sbt lazy val commonSettings = Seq(组织:="com.me",版本:="0.1.0",scalaVersion:="2.11.0")惰性val计数器=(文件("counter")中的项目).设置(commonSettings:_ *) counter/build.sbt name:=“计数器"mainClass:= Some("Counter
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在virtualenv中,是否可以运行 spark-submit (来自HDP 3.1.0的spark v2.3.2)?出现以下情况:在virtualenv中具有使用python3(和某些特定的lib)的python文件(以将lib版本与系统其余部分隔离).我想使用/bin/spark-submit 运行此文件,但尝试这样做我得到... [me @ airflowetl测试] $源../ven
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我的代码在下面 import org.apache.spark.SparkContext;导入org.apache.spark.SparkConf;对象WordCounter {def main(args:Array [String]){val conf = new SparkConf().setAppName("Word Counter").setMaster("local")val sc
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我正在使用Java在spark代码下运行. 代码 Test.java package com.sample;导入org.apache.spark.SparkConf;导入org.apache.spark.SparkContext;导入org.apache.spark.sql.Dataset;导入org.apache.spark.sql.Row;导入org.apache.spark.
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我有一个带有Yarn的SPARK群集,并且我想将我的工作的jar放入S3 100%兼容的对象存储中.如果我想提交工作,我从Google进行搜索,看起来就像这样:spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster s3://my_ bucket/jar_file但是,S3对象存储需要用户名和密码才能访问.那么,如何配置这些凭据信
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