对于我正在处理的这个问题，我需要架构建议。我在gzip文件夹中每15分钟就有一次日志文件。其中每一个都有大约100,000个进一步的文件需要处理。我有一个python代码，它对每个文件进行相同的处理。没有map减少代码。只是我们正在重新排列该文件夹中的数据。我想利用Hadoop的并行处理能力来更快地处理这些文件。所以，我的问题是，我是否总是必须编写map/reduce代码才能使用hadoop的并行处理能力，或者有一种方法可以像在EMR实例上一样运行我当前的Python代码并并行处理这些文件？谢谢你的帮助，艾米 最佳答案 我可以运行我
我们一直在运行一个3节点AWSEMR集群(1个NameNode，2个DataNode)。观察到Namenode检查点没有发生，fsImage，md5文件没有更新。编辑日志堆积如山，导致NameNode因磁盘空间不足而出现故障。HDFS版本:Hadoop2.8.3-amzn-0-rw-r--r--1hdfshdfs62Sep312:04fsimage_0000000000000000000.md5-rw-r--r--1hdfshdfs317Sep312:04fsimage_0000000000000000000-rw-r--r--1hdfshdfs260954697Sep313:49ed
我正在我的Bootstrap代码中设置一个环境变量exportHADOOP_HOME=/home/hadoopexportHADOOP_CMD=/home/hadoop/bin/hadoopexportHADOOP_STREAMING=/home/hadoop/contrib/streaming/hadoop_streaming.jarexportJAVA_HOME=/usr/lib64/jvm/java-7-oracle/接下来是使用上面定义的变量之一-$HADOOP_CMDfs-mkdir/home/hadoop/contents$HADOOP_CMDfs-put/home/had
我已经使用以下代码将DataFrame作为text格式加载到HDFS中。finalDataFrame是DataFramefinalDataFrame.repartition(1).rdd.saveAsTextFile(targetFile)执行上面的代码后，我发现用我提供的文件名创建了一个目录，并在该目录下创建了一个文件，但不是文本格式。文件名类似于part-00000。我已经使用下面的代码在HDFS中解决了这个问题。valhadoopConfig=newConfiguration()valhdfs=FileSystem.get(hadoopConfig)FileUtil.copyMe
我想每天自动化我的配置单元脚本，为了做到这一点，我有一个选项是数据管道。但问题是我正在将数据从dynamo-db导出到s3，并使用配置单元脚本来处理这些数据。我在配置单元脚本中提供此输入和输出，这是问题开始的地方，因为配置单元事件必须有输入和输出，但我必须在脚本文件中提供它们。我正在尝试找到一种方法来自动化此配置单元脚本并等待一些想法？干杯， 最佳答案 您可以在Hive事件上禁用暂存以运行任意Hive脚本。stage=false做类似的事情:{"name":"DefaultActivity1","id":"ActivityId_1"
我喜欢通过MongoDB连接(而不是通过BSON转储)将EMR集群连接到我们的MongoDB。为此，我通过AWS管理控制台生成了集群。在Bootstrap配置中，我指向了这个位于S3上的文件:#!/bin/shwget-P/home/hadoop/libhttp://central.maven.org/maven2/org/mongodb/mongo-java-driver/2.13.0/mongo-java-driver-2.13.0.jarwget-P/home/hadoop/libhttps://github.com/mongodb/mongo-hadoop/releases/d
独立程序可以通过使用AWS客户端jar文件在没有Hadoop的情况下读取/写入AWSS3文件。Spark程序可以在没有Hadoop的情况下读/写文件。然而，Spark需要读取/写入AWSS3文件的程序才能使用Hadoop。即便如此，即使设置了Hadoop目录，Spark1.4和Hadoop2.6&2.7仍会出现关于缺少S3的Hadoop类的运行时错误。Spark程序是否可以通过AWS客户端jar文件在不使用Hadoop的情况下读取/写入S3文件？如果不是，我该如何解决Spark在运行时缺少Hadoop的S3类的问题？ 最佳答案 Sp
在EMR上运行spark作业，输出直接写入S3。我注意到每个S3目录路径(例如/the/s3/path)都包含一个名为/the/s3/path_$folder$的标志文件。这导致使用spark重新加载数据时出现问题(它是Parquet，spark提示额外的文件等)。我怎样才能阻止AWS/无论它是什么来创建这个标志？它过去也发生在hadoop作业中，所以我不认为它是spark(尽管它使用hadoopFS的东西)。 最佳答案 嗯，是的，我以前也获取过这些文件夹，但是它们不再出现了...我怀疑是因为我对hadoopConfiguratio
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
我有大量Hadoop序列文件，我想在AWS上使用Hadoop进行处理。我现有的大部分代码都是用Ruby编写的，因此我想在AmazonEMR上使用HadoopStreaming以及我的自定义RubyMapper和Reducer脚本。我找不到任何关于如何将SequenceFiles与HadoopStreaming集成以及如何将输入提供给我的Ruby脚本的文档。我会很感激一些关于如何启Action业(直接在EMR上，或者只是一个普通的Hadoop命令行)以使用SequenceFiles的说明，以及一些关于如何期望将数据提供给我的脚本的信息。--编辑:我之前错误地提到了StreamFiles而
