我在hadoop集群中收到LeaseExpiredException-tail-f/var/log/hadoop-hdfs/hadoop-hdfs-namenode-ip-172-30-2-148.log2016-09-2111:54:14,533INFOBlockStateChange(IPCServerhandler10on8020):BLOCK*InvalidateBlocks:addblk_1073747501_6677to172.30.2.189:500102016-09-2111:54:14,534INFOorg.apache.hadoop.ipc.Server(IPCSe
我使用自定义映射器运行了一个测试AWSEMR作业，但使用NONE作为缩减器。我在13个单独的“部分”文件中获得了(预期的)输出。如何将它们合并到一个文件中？我不需要以任何特殊方式聚合数据，我也不在乎它是排序的、任意重新排序的还是按顺序保留的。但我想有效地将数据放回一个文件中。我必须手动执行此操作，还是有办法将其作为EMR集群的一部分执行？我很奇怪没有默认选项或某种自动步骤可用。我读过一些关于IdentityReducer的内容。它能满足我的要求吗？如果是，在通过EMR控制台启动集群时如何使用它？我的数据在S3中。编辑非常清楚，我可以在工作完成后对所有输出部分运行cat，如果这是我必
是否有任何关于awsjavasdk、hadoop、hadoop-awsbundle、hive、spark之间兼容的版本集的引用？比如我知道Spark不兼容Hive2.1.1以上的hive版本 最佳答案 您不能从whichhadoop-aws构建的更高版本的AWSSDK中删除并期望s3a连接器工作。曾经。现在在S3Atroubleshootingdocs中写得很清楚了。无论您遇到什么问题，更改AWSSDK版本都不会解决问题，只会更改您看到的堆栈跟踪。考虑到AWS团队推出新SDK的速度，这似乎令人沮丧，但您必须了解(a)API经常在版本
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
如果可能的话，我希望能够在我的sparkscala应用程序中使用我维护的具有不同配置文件的~/.aws/credentials文件。我知道如何在我的应用程序中为s3a设置hadoop配置，但我不想继续使用不同的硬编码key，而宁愿像我对不同程序所做的那样只使用我的凭据文件。我还尝试过使用javaapi，例如valcredentials=newDefaultAWSCredentialsProviderChain().getCredentials()然后创建一个s3客户端，但这不允许我在从中读取文件时使用我的keys3。我也知道当我运行我的应用程序时，key可以进入core-site.xm
我在AWS数据管道中设置了一个emr步骤。步骤命令如下所示:/usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-streaming.jar,-input,s3n://input-bucket/input-file,-output,s3://output/output-dir,-mapper,/bin/cat,-reducer,reducer.py,-file,/scripts/reducer.py,-file,/params/parameters.bin我收到以下错误Error:java.lang.RuntimeException:PipeMapRed.waitOutpu
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
我知道EC2比EMR更灵活，但工作量更大。然而，就成本而言，如果使用EC2，它可能需要将EBS卷附加到EC2实例，而AWS只是从S3流式传输数据。因此，在AWS计算器上计算数字，即使对于EMR，也必须为EC2付费，EMR变得比EC2便宜了？？我在这里错了吗？当然，带有EBS的EC2可能更快，但它值得付出代价吗？谢谢，马特 最佳答案 EMR可以为您做很多在EC2上的标准Hadoop上做不到的事情。一些特别重要的包括将Hadoop日志从您的机器复制到S3。这对于集群关闭后调试错误非常有用。运行多个MapReduce、Pig或Hive作业
在大数据中，代码被推送到数据中执行。这是有道理的，因为数据很大而执行的代码相对较小。对于AWSEMR，数据可以位于HDFS或S3中。在S3的情况下，数据必须被拉到核心/任务节点以便从其他一些节点执行。与HDFS中的数据相比，这可能有点开销。最近，我注意到当MR作业正在执行时，将日志文件导入S3存在巨大的延迟。有时，即使在作业完成后，日志文件也要过几分钟才会出现。对此有什么想法吗？有没有人知道HDFS与S3中的数据完成MR作业的指标？ 最佳答案 这在不同层面上是有问题的。S3只有最终一致性。在您的代码(例如close()或flush(
我对HIVE和AWS-EMR都很陌生。根据我的要求，我需要在集群外创建HiveMetastore(从AWSEMR到AWSRDS)。我按照中给出的说明进行操作http://docs.aws.amazon.com/ElasticMapReduce/latest/DeveloperGuide/emr-dev-create-metastore-outside.html我在hive-site.xml中进行了更改，并能够将hivemetaStore设置为AmazonRDSmysql服务器。为了使更改生效，目前我正在重新启动整个集群，以便配置单元开始将Metastore存储到AWS-RDS。这样就可
