我正在尝试设置一个环境，在其中我在本地运行我的一些后端，并从我的本地计算机向EC2实例发送请求。我有CDH4.5安装程序，它工作正常。当我运行以下请求时curl--negotiate-i-L-u:hdfshttp://ec2-xx-xx-xx-xx.eu-west-1.compute.amazonaws.com:50070/webhdfs/v1/tmp/test.txt?op=OPEN这适用于该区域中的任何EC2实例，但在该区域之外不起作用。如果我在本地尝试，它会返回以下错误curl:(6)Couldnotresolvehost:ip-xx-xx-xx-xx.eu-west-1.com
我正在尝试使用pythonspark库读取AmazonEMR上的文本文件。该文件在主目录(/home/hadoop/wet0)中，但spark似乎无法找到它。有问题的行:lines=spark.read.text(sys.argv[1]).rdd.map(lambdar:r[0])错误:pyspark.sql.utils.AnalysisException:u'Pathdoesnotexist:hdfs://ip-172-31-19-121.us-west-2.compute.internal:8020/user/hadoop/wet0;'文件是否必须在特定目录中？我在AWS网站上找不
我正在尝试使用ApacheAmbari在EC2上配置Hadoop集群。在注册阶段我得到这个错误:Commandstarttime2016-11-2320:25:12('Traceback(mostrecentcalllast):File"/usr/lib/python2.6/site-packages/ambari_agent/main.py",line312,inmain(heartbeat_stop_callback)File"/usr/lib/python2.6/site-packages/ambari_agent/main.py",line248,inmainstop_agen
build.sbt:(片段)valhadoop_aws="org.apache.hadoop"%"hadoop-aws"%"3.1.1"libraryDependencies+=hadoop_aws但是，当尝试sbtupdate时:>update[info]Updating...[warn]modulenotfound:org.apache.hadoop#hadoop-aws;3.1.1[warn]====local:tried[warn]====local-preloaded-ivy:tried[warn]====local-preloaded:tried[warn]====publ
当我的Spark应用程序必须从S3访问大量CSV文件(每个~1000@63MB)并将它们通过管道传输到SparkRDD时，它失败了。拆分CSV的实际过程似乎可行，但对S3NativeFileSystem的额外函数调用似乎导致错误和作业崩溃。首先，以下是我的PySpark应用程序:frompysparkimportSparkContextsc=SparkContext("local","SimpleApp")frompyspark.sqlimportSQLContextsqlContext=SQLContext(sc)importtimestartTime=float(time.time
在EC2中运行Hadoop时，我似乎有两个选择:答:自己管理集群，使用Hadoop附带的EC2特定shell脚本。B:使用ElasticMapReduce，为方便起见多付一点钱。我倾向于B，但我希望有更多经验的人提供一些建议。这是我的问题:是否有任何任务可以使用这些方法中的一种来完成，而另一种则不能？除了我忽略的这两个选项之外，还有其他选项吗？如果我选择B，回到A有多容易？也就是说，供应商锁定的危险是什么？ 最佳答案 第三个选项:您可以使用apachewhirr在ec2上设置hadoop集群(也支持rackspace)
序言Amazon EC2 G5g 实例由 AWS Graviton2 处理器提供支持，并配备 NVIDIA T4G Tensor Core GPU，可为 Android 游戏流媒体等图形工作负载提供 Amazon EC2 中最佳的性价比。它们是第一个具有 GPU 加速功能的基于 Arm 的实例。借助 G5g 实例，游戏流媒体客户可以在基于 Arm 的实例上本地运行 Android 游戏，对渲染的图形进行编码，并通过网络将游戏流式传输到移动设备。在这篇博客中，将在 G5g 实例上通过 Anbox Cloud Appliance 设置 Android 环境，通过 Anbox Cloud API 构
背景我一直在努力为自己获取一个灵活的设置，以便在aws上使用spark和dockerswarm模式。我一直在使用的docker镜像配置为使用最新的spark，当时是2.1.0和Hadoop2.7.3，可在jupyter/pyspark-notebook获得。.这是有效的，我一直在测试我计划使用的各种连接路径。我遇到的问题是与s3交互的正确方式的不确定性。我一直在跟踪如何使用s3a为spark提供依赖项以连接到awss3上的数据。协议(protocol)，对比s3n协议(protocol)。我终于找到了hadoopawsguide并认为我正在关注如何提供配置。但是，我仍然收到400Bad
我有这个CSV文件:reference,addressV7T452F4H9,"12410W62THST,AAD"表定义中使用了以下选项ROWFORMATSERDE'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'WITHSERDEPROPERTIES('quoteChar'='\"','separatorChar'=',')但它仍然无法识别数据中的双引号，而且双引号字段中的逗号弄乱了数据。当我运行Athena查询时，结果如下所示referenceaddressV7T452F4H9"12410W62THST我该如何解决这个问题？
我试图在EC2的spark脚本设置的EC2集群上使用distcp在Hadoop和AmazonS3之间复制[root]#bin/hadoopdistcps3n://bucket/f1hdfs:///user/root/我得到的错误是INFOipc.Client:Retryingconnecttoserver:..Alreadytriedntime(s).Copyfailed:java.net.ConnectException:Callto..my_serverfailedonconnectionexcep\tion:java.net.ConnectException:Connection
