我无法理解如何在Spark作业期间简单地列出EMR上S3存储桶的内容。我想做以下事情Configurationconf=spark.sparkContext().hadoopConfiguration();FileSystems3=S3FileSystem.get(conf);Listlist=toList(s3.listFiles(newPath("s3://mybucket"),false))这总是失败并出现以下错误java.lang.IllegalArgumentException:WrongFS:s3://*********/,expected:hdfs://*********
我正在尝试将文件从SFTP复制到S3。我不想登陆文件中间服务器，请给我建议方法。 最佳答案 我假设您无权访问/控制sftp服务器。如果您确实有访问权限，那就很容易了。否则，选择您选择的语言并流式传输数据。例如，对于Python，您可以使用paramiko的sftp.getfo()并将该文件流指向Boto的s3.key.send_file()。这使您无需将文件下载到磁盘。但是，无法告诉随机SFTP服务器将其发送到S3。 关于amazon-web-services-将文件从SFTP复制到Am
我正在尝试使用KMSkey(SSE-KMS)通过服务器端加密在S3上保存一个rdd，但出现以下异常:Exceptioninthread"main"com.amazonaws.services.s3.model.AmazonS3Exception:StatusCode:400,AWSService:AmazonS3,AWSRequestID:695E32175EBA568A,AWSErrorCode:InvalidArgument,AWSErrorMessage:Theencryptionmethodspecifiedisnotsupported,S3ExtendedRequestID:
设备连接通过usb设备连接设备状态良好（可正常开机，usb接口完好）打开设备的开发者选项和usb调试模式安装设备驱动（可通过手机助手，一般都会自动安装，计算机可以正常识别设备即为安装成功）和adb-tools测试是否配置成功（获取设备号）$adbdevicesListofdevicesattached6b26fab1device#6b26fab1即为设备号无线连接保证设备与计算机处于同一网络先将设备通过usb连接到电脑，测试是否可以连接成功让设备在5555端口监听TCP/IP连接adbtcpip5555断开usb连接，找到设备的ip地址进行连接adbconnect192.168.88.12检查
我正在尝试结合使用Jupyter、PySpark和S3文件(通过s3a协议(protocol))。我需要org.apache.hadoop.fs.s3a.TemporaryAWSCredentialsProvider，因为我们需要使用s3sessiontoken。这是添加到hadoop-aws2.8.3+。我正在尝试以下代码:importosfrompyspark.sqlimportSparkSessionos.environ['PYSPARK_SUBMIT_ARGS']='--packagesorg.apache.hadoop:hadoop-aws:3.0.0pyspark-shel
我在java中创建了一个可以在Hive查询中调用的UDF，在UDF中我放入了System.out.prinln(msg)希望在控制台中输出一些东西。它在我本地的工作场所按预期工作，但当部署到亚马逊EMR时，stderr日志文件不显示来self的UDF函数的任何输出消息。我在哪里可以找到包含我的消息输出的文件？ 最佳答案 如果Hive将查询提交给M/R，那么任何输出都将被捕获到您提交的作业控制台输出中。参见WheredoeshadoopmapreduceframeworksendmySystem.out.print()statemen
我正在尝试确定存储在S3中的文件的理想大小，该文件将用于EMR上的Hadoop作业。目前我有大约5-10gb的大文本文件。我担心将这些大文件复制到HDFS以运行MapReduce作业会延迟。我可以选择缩小这些文件。我知道在MapReduce作业中使用S3作为输入目录时，S3文件会被并行复制到HDFS。但是，是使用单线程将单个大文件复制到HDFS，还是将该文件作为多个部分并行复制？另外，Gzip压缩是否影响将单个文件分成多个部分复制？ 最佳答案 有两个因素需要考虑:压缩文件不能在任务之间拆分。例如，如果您有一个大型压缩输入文件，则只有
我一直在努力找出我的spark作业有什么问题，它无限期地卡在我尝试将其写出到S3或HDFS(约100GParquet格式的数据)的地方。导致挂起的行:spark_df.write.save(MY_PATH,format='parquet',mode='append')我已经在覆盖和追加模式下尝试过此操作，并尝试保存到HDFS和S3，但无论如何作业都会挂起。在Hadoop资源管理器GUI中，它显示spark应用程序的状态为“正在运行”，但看起来似乎Spark实际上没有做任何事情，当我查看SparkUI时，没有作业在运行。让它起作用的一件事是在集群处于挂起状态时增加集群的大小(我在AWS上
我正在使用Amazon的elasticmapreduce。我的日志文件看起来像这样randomtextfoo="1"morerandomtextfoo="2"moretextnotamatch="5"noisefoo="1"blahblahblahfoo="1"blahblahfoo="3"blahblahfoo="4"...我如何编写pig表达式来挑选“foo”表达式中的所有数字？我更喜欢看起来像这样的元组:(1,2)(1)(1,3,4)我试过以下方法:TUPLES=foreachLINESgenerateFLATTEN(EXTRACT(line,'foo="([0-9]+)"'))
我必须使用名为weka的第三方库执行一些数据挖掘任务。但我不确定如何在amazonelasticmapreduce服务中包含所需的jar文件。有没有人有处理过这种情况的经验？ 最佳答案 一个简单的解决方案是使用映射器和缩减器将依赖项放入jar文件中。如果您使用Maven构建我建议使用MavenAssemblyPlugin用于打包具有所有依赖项的单个jar的插件。 关于amazon-web-services-使用亚马逊弹性mapreduce服务时如何在hadoop中包含第三方库，我们在St
