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amazon-web-services - 从 Spark 集群上的 S3 读取 Spark 作业会出现 IllegalAccessError : tried to access method MutableCounterLong

这个问题在这里已经有了答案:java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/hadoop/fs/StorageStatistics(2个答案)关闭4年前。我在DC/OS上有一个Spark集群,我正在运行一个从S3读取的Spark作业。版本如下:星火2.3.1Hadoop2.7AWS连接依赖:"org.apache.hadoop"%"hadoop-aws"%"3.0.0-alpha2"我通过执行以下操作读入数据:`valhadoopConf=sparkSession.sparkContext.hadoopConfigurationhadoopConf.

amazon-web-services - 我们可以使用 sqoop 将数据从 Hadoop (Hive) 导出到 Amazon Redshift

我有一个本地Hadoop集群,想将数据加载到AmazonRedshift。考虑到成本,Informatica/Talend不是一个选择,那么我们可以利用Sqoop直接将表从Hive导出到Redshift吗?Sqoop是否连接到Redshift? 最佳答案 将数据加载到AmazonRedshift中的最有效的方法是将数据放入AmazonS3,然后在Redshift中发出COPY命令。这会在所有Redshift节点上执行并行数据加载。虽然Sqoop可以使用传统的INSERTSQL命令将数据插入Redshift,但这并不是将数据插入Red

hadoop - IllegalArgumentException 必须指定 bucketName 参数。 com.amazonaws.services.s3.AmazonS3Client.rejectNull

使用(hfs-textline)在AWS-EMR集群上运行Clojurejar并获取:IllegalArgumentExceptionThebucketNameparametermustbespecified.com.amazonaws.services.s3.AmazonS3Client.rejectNull`. 最佳答案 在我的例子中,它确实是关于bucketname的。我输错了s3:///mkay4242(3个斜线)而不是s3://mkay4242。 关于hadoop-Illega

amazon-web-services - AWS EMR 使用 KMS 加密 S3 存储桶

我的EMR出现以下情况,有人可以指导如何进行相同的配置吗?EMR集群跨数据管道执行多项操作:使用KMSKEY1将EMR写入S3BUCKET1使用KMSKEY2将EMR写入S3BUCKET2如何在EMR中配置以上内容?我知道配置EMR的唯一选项位于emrfs-site.xml&/etc/hadoop/conf.empty/core-site.xml这些有标签fs.s3.serverSideEncryption.kms.keyId如何使用上述KMSkey实现我的要求?我需要为不同的存储桶写入在KMSkey之间切换。 最佳答案 您可以为E

ADB 远程调试

1.请确保移动设备和电脑在同一个局域网内,移动设备开启开发者模式,移动设备开发者选项中开启usb调试,开启远程调试。2.查看adb已经连接的设备指令:adbdevices  3.设置adb为远程连接,端口默认为5555adbtcpip5555        5555为tcp绑定的端口号4.设置移动设备远程调试查看移动设备在局域网内的ip地址,然后用adb连接该地址例如:adbconnect[ip地址]        adbconnect[ip地址:端口号]注意:adb默认连接移动设备的端口为5555,但是有的移动设备默认分配一个临时端口,需要去移动设备的开发者选项的远程调试中查看临时端口,然后

amazon-web-services - 避免使用 hadoop (EMR) 在 S3 中创建 _$folder$ 键

我在AWS数据管道中使用EMR事件。此EMR事件正在EMR集群中运行配置单元脚本。它以dynamoDB作为输入并将数据存储在S3中。这是EMR事件中使用的EMR步骤s3://elasticmapreduce/libs/script-runner/script-runner.jar,s3://elasticmapreduce/libs/hive/hive-script,--run-hive-script,--hive-versions,latest,--args,-f,s3://my-s3-bucket/hive/my_hive_script.q,-d,DYNAMODB_INPUT_TA

amazon-web-services - 如何使用 apache spark 处理数百万个较小的 s3 文件

所以这个问题一直让我抓狂,而且我开始觉得带有s3的spark不是这项特定工作的正确工具。基本上,我在s3存储桶中有数百万个较小的文件。由于我不一定要了解的原因,这些文件无法合并(其中一个是独特的加密副本)。我见过类似的问题,每一个解决方案都没有产生好的结果。我尝试的第一件事是通配符:sc.wholeTextFiles(s3aPath+"/*/*/*/*.txt").count();注意:计数更多的是关于处理文件需要多长时间的调试。这项工作几乎花了一整天的时间,有超过10个实例,但仍然失败,并在列表底部显示错误。然后我找到了这个链接,它基本上说这不是最佳的:https://forums.

amazon-web-services - Hadoop 2.9.2、Spark 2.4.0 访问 AWS s3a 存储桶

已经有几天了,但我无法使用Spark从公共(public)AmazonBucket下载:(这是spark-shell命令:spark-shell--masteryarn-v--jarsfile:/usr/local/hadoop/share/hadoop/tools/lib/hadoop-aws-2.9.2.jar,file:/usr/local/hadoop/share/hadoop/tools/lib/aws-java-sdk-bundle-1.11.199.jar--driver-class-path=/usr/local/hadoop/share/hadoop/tools/li

amazon-web-services - 运行 EMR 示例,出现 301 错误

我正在尝试运行示例hadoop-streaming命令:hadoop-streaming-filesstreamingCode/wordSplitter.py\-mapperwordSplitter.py\-inputs3://elasticmapreduce/samples/wordcount/input\-outputstreamingCode/wordCountOut\-reduceraggregate但我一直收到这个错误:Exceptioninthread"main"com.amazon.ws.emr.hadoop.fs.shaded.com.amazonaws.service

amazon-web-services - AWS EMR 集群流式处理步骤 : Bad Request

我正在尝试设置一个简单的EMR作业来对存储在s3://__mybucket__/input/中的大量文本文件执行字数统计。我无法正确添加两个必需的流式处理步骤中的第一个(第一个是将输入映射到wordSplitter.py,使用IdentityReducer减少到临时存储;第二个步骤是使用/bin/wc/映射此辅助存储的内容,并再次使用IdentityReducer进行缩减。这是第一步的(失败)描述:Status:FAILEDReason:S3ServiceError.LogFile:s3://aws-logs-209733341386-us-east-1/elasticmapreduc