我有一个在AWSEMR中运行的具有高并行度(400)的Flink应用程序。它使用BucketingSink(使用RocksDb后端进行检查点)获取Kafka并汇入S3。目的地使用“s3a://”前缀定义。Flink作业是一个连续运行的流式应用程序。在任何给定时间，所有工作人员加起来可能会生成/写入400个文件(由于400并行度)。几天后，其中一名worker将失败，但出现异常:org.apache.hadoop.fs.s3a.AWSS3IOException:copyFile(bucket/2018-09-01/05/_file-10-1.gz.in-progress,bucket/2
我正在尝试通过IntelliJ从我的笔记本电脑读取s3中的文件，这样我就可以更轻松地开发我的spark作业。textFileRDD代码在EMR集群内的Zeppelin中工作，但当我在本地尝试时却不行。在Zeppelin中，我不需要设置任何spark上下文，大概是因为Zeppelin实例在AWS环境中，它为我做了这件事。我编写了代码来创建临时AWS凭证(使用我的IAM用户key)，以便我可以向spark上下文提供sessiontoken。访问key和secretkey也来自临时凭证。valsqlContext=sparkSession.sqlContextsqlContext.spark
我们可以从当前代码访问us-east-1，但无法访问us-east-2上的parquet文件。请注意“us-east-2”连接，创建datafream在intellij上工作正常，但当我们从spark-shell尝试时它会给出400错误。我试图在sparkshell上工作/Users/test/Downloads/spark-2.3.3-bin-hadoop2.7/bin/spark-shell--jars/Users/test/Downloads/hadoop-aws-2.7.3.jar,/Users/测试/下载/aws-java-sdk-1.7.4.jarval配置=sc.hado
我正在使用aws的emrrubycli来生成Hadoop集群，我正在尝试包含要在其他地方托管的HIVE脚本中使用的参数，如下所示:./elastic-mapreduce--create...--args-d,DT=2013-01-26'DT'在我的HadoopJarStep.Args数组中显示令人满意，所以我尝试将它包含在HIVE脚本中，如下所示:...tblproperties('dynamodb.table.name'=${DT},...但我很快就明白了:ParseError:line8:28mismatchedinput'$'expectingStringLiteralnea
我已经使用cloudera管理器在AmazonEC2上设置了hadoop集群。Cloudera管理器创建了两个实例，并且都按预期工作。我试图通过AWS控制台停止cloudera创建的实例，但没有停止选项。我们只有“终止”和“重启”。我不想终止这些实例，因为我想重用这些实例。如何停止这些实例？ 最佳答案 由于您的实例来自实例存储支持的AMI，您将只能重启和终止实例。查看“根设备”下的管理控制台以确认情况是否如此。要解决此问题，您可以从您的实例创建一个AMI，然后使用新的AMI重新启动您的环境，这样您就可以选择停止您的实例。
我正在尝试使用JAR文件在AWSElasticMapReduce上运行hadoop作业。我正在使用一个名为EJMLhttps://code.google.com/p/efficient-java-matrix-library/wiki/EjmlManual的库.我使用project-->BuildPath-->ConfigureBuildPath-->AddExtrenalJarsinEclipse将它作为外部库包含在我的项目中。当我在本地计算机上运行该项目时，一切都很好。但是在AWS上我得到了错误，Exceptioninthread"main"java.lang.NoClassDef
我是AWS世界的新手，我正在尝试自动扩展/缩减我的Hadoop集群。我很困惑，因为有太多新事物和自动缩放，CloudWatch服务在我看来几乎一模一样。任何人都可以帮助我理解以下内容。这两种API都使我们能够监控集群，但这两者之间有什么区别？我们可以使用Ganglia之类的工具来监控集群，使用AWS命令生成或关闭实例。那么为什么要使用autoscaling、cloudwatch呢？使用它们有什么好处？要使用autoscaling或cloudwatch，我们必须下载并安装Java/PythonSDK。在哪里安装这些SDK？在AWS之外的我的桌面上还是在AWS的一个实例上？我在Amaz
我正在使用script-runner.jar运行AWSEMRPig作业，如下所述:http://docs.aws.amazon.com/ElasticMapReduce/latest/DeveloperGuide/emr-hadoop-script.html现在，我想连接Netflix的Lipstick来监控我的脚本。我设置了服务器，并在此处的wiki中:https://github.com/Netflix/Lipstick/wiki/Getting-Started我不太清楚如何执行最后一步:hadoopjarlipstick-console-[version].jar-Dlipsti
在Hadoop环境中拥有多个AWSkey的解决方法是什么？我的hadoop作业需要访问两个不同的S3存储桶(两个不同的key)。尝试使用“凭据”提供者，但看起来非常有限。它以小写形式存储所有键，因此我不能将“s3a”用于一项工作而将“s3n”用于另一项工作。例如:对于s3a，它寻找:fs.s3a.access.keyfs.s3a.secret.key对于s3n:fs.s3n.awsAccessKeyIdfs.s3n.awsSecretAccessKey但是，如果我使用“fs.s3n.awsAccessKeyId”创建提供程序，它会存储为“fs.s3n.awsaccesskeyid”，因
对于生产类型的设置，其中TB的记录将写入KAFKA主题，使用KAFKAconnect-HDFS连接器的最佳实践是什么？我的kafka实例在AWS主机名a.b.c.d上运行，我的hadoop名称节点在AWS主机名p.q.r.s上。出于开发/POC的目的，我们在运行kafka实例的同一个盒子中保持融合，即在a.b.c.d上。HDFS集群大小为500GB。但是对于集群大小为20-30TB的生产类型设置，是否建议在与KAFKA实例相同的盒子或名称节点盒子或单独的盒子中保持汇合？在这样的生产案例中，confluent需要多少单独的磁盘大小？ 最佳答案
