我有3个spark脚本,其中每个脚本都有一个spark来读取一个分区表并存储到某个hdfs位置。每个脚本都有不同的sql语句和要存储数据的不同文件夹位置。
test1.py - Read from table 1 and store to location 1.
test2.py - Read from table 2 and store to location 2.
test3.py - Read from table 3 and store to location 3.
我在oozie中使用叉操作运行这些脚本,并全部运行这些脚本。但问题是脚本没有并行存储数据。一旦完成了来自一个脚本的存储,
我是新来的。我首先要用
/opt/spark/bin/spark-submit --jars mariadb-java-client-3.0.5.jar --master spark://neem-2:7077 sparksql.py
但是我得到了这个错误,我坚持这个,如果你能帮我的话,我会很感激。我知道这是关于工人的,但我真的不知道如何克服这个问题。
WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are regis
无法运行AWS Glue Sagemaker笔记本,它在启动时抛出错误。如果我遗漏了什么,请告诉我好吗?
PS:按照错误日志中的建议,我已经重启了内核几次,但都没有帮助。
import sys
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.job import Job
glueContext = G
ERROR org.apache.spark.SparkContext - Error initializing SparkContext.
java.lang.IllegalArgumentException: Can not create a Path from an empty string
at org.apache.hadoop.fs.Path.checkPathArg(Path.java:127)
at org.apache.hadoop.fs.Path.<init>(Path.java:135)
at org.apache.hadoo
我正在使用火花纱簇模式进行测试。spark作业在较低优先级队列中运行。当更高优先级的任务到来时,它的容器就会被抢占。然而,它在被杀死后立即重新启动容器。优先级更高的应用程序会再次杀死它们。因此,应用程序陷入了这种僵局。 here讨论了执行器的无限重试。在日志中找到下面的痕迹。 2019-05-20 03:40:07 [dispatcher-event-loop-0] INFO TaskSetManager :54 Task 95 failed because while it was being computed, its executor exited for a reason unrel
我试图从一个码头容器在本地运行一个AWS胶水作业,并得到以下错误:
File "/glue/script.py", line 19, in <module>
job.init(args['JOB_NAME'], args)
File "/glue/aws-glue-libs/PyGlue.zip/awsglue/job.py", line 38, in init
File "/glue/spark-2.4.3-bin-spark-2.4.3-bin-hadoop2.8/pytho
我有一个Glue脚本,它试图读取存储在Secrets管理器中的RDS凭据。但是脚本一直在运行,并且从未完成。此外,此Glue脚本运行的IAM角色包含SecretsManagerReadWrite策略(AWS管理的)。
import sys
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.job impo
我已经安装火花在3台机器上使用tar文件方法。我没有做任何高级配置,我已经编辑了奴隶文件,并启动了主人和工人。我能看到8080端口上的sparkUI。现在,我想在星火集群上运行简单的python脚本。
import sys
from random import random
from operator import add
from pyspark import SparkContext
if __name__ == "__main__":
"""
Usage: pi [partitions]
""&
当我在spark-shell (master - YarnScheduler:66 - Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources )中执行执行任何命令时,我得到了YarnScheduler:66 - Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that worker
我的lambda功能是旋转一个瞬变的EMR。我得到的错误如下:
"errorMessage": "An error occurred (AccessDeniedException) when calling the RunJobFlow operation: User: arn:aws:sts::111111111115:assumed-role/lambda-eks-role/transient_job is not authorized to perform: elasticmapreduce:RunJobFlow on resource: arn:aws:elas
我正在尝试使用带有spark.shuffle.service.enabled=true选项的纱线来运行一项火花放电作业,但该作业从未完成:
如果没有这一选择,这项工作就能顺利完成:
user@e7524bf7f996:~$ pyspark --master yarn
Using Python version 3.9.7 (default, Sep 16 2021 13:09:58)
Spark context Web UI available at http://e75
我试图按顺序启动三个作业,但当我尝试以下代码时:
val jobs = Seq("stream.Job1","stream.Job2","stream.Job3")
Future.sequence {
jobs.map { jobClass =>
Future {
println(s"Starting the spark job from class $jobClass...")
% gcloud("spark