我知道这个问题可能被问过多次，但我尝试了这些解决方案，但没有成功。因此，在新线程中询问它以获得确定的解决方案。我创建了一个具有S3只读权限(在所有S3资源上获取和列出)的IAM用户，但是当我尝试使用HDFS命令从EMR集群访问S3时，它会针对某些文件夹抛出“错误代码403禁止访问”异常。其他帖子的人回答是权限问题；我没有找到正确的解决方案，因为它是“禁止”而不是“拒绝访问”。此错误的行为仅针对存储桶内的某些文件夹(包含对象)和某些空文件夹出现。据观察，如果我使用nativeAPI调用，那么它会正常工作，如下所示:使用s3a调用时出现“禁止”异常:hdfsdfs-lss3a:///使用s
我在AWSElasticMapReduce5.3.1中使用spark-shell和Spark2.1.0从Postgres数据库加载数据。loader.load总是失败然后成功。为什么会这样？[hadoop@[SNIP]~]$SPARK_PRINT_LAUNCH_COMMAND=1spark-shell--driver-class-path~/postgresql-42.0.0.jarSparkCommand:/etc/alternatives/jre/bin/java-cp/home/hadoop/postgresql-42.0.0.jar:/usr/lib/spark/conf/:/
打算重写这个问题，因为我得到了很多更新的信息。我的问题如下:我有一个包含1个主节点和1个从节点的EMR集群。从节点配置为可以不受限制地访问开放互联网(我知道这是一个安全风险)。当我使用简单调用sudoyum-yupdate的引导操作设置此集群时，它失败了，表示引导操作在从属节点上失败(它总是在主节点上成功)但是，如果SSH进入从节点并手动尝试执行sudoyum-yupdate，则操作会在5.5.0EMR包上成功。我无法进一步调试为什么会发生这种情况，因为尽管据我所知已正确配置它，但EMR不会将任何日志复制到S3(日志复制最多是零星的)并且CloudWatch不会获取任何日志来自VPC，
出于各种原因，我正在使用AMI2.4.11/Hadoop1.0.3在EMR上运行一些作业。我正在尝试通过添加额外的EMR步骤来在我的作业之后运行HDFS清理。使用博托:step=JarStep('HDFScleanup','command-runner.jar',action_on_failure='CONTINUE',step_args=['hadoop','dfs','-rmr','-skipTrash','hdfs:/tmp'])emr_conn.add_jobflow_steps(cluster_id,[step])然而，它经常失败，EMR控制台中的stderr中没有任何内容。
我们正在将我们的数据管道版本从3.3.2升级到5.8，因此旧AMI版本上的那些引导操作已更改为使用配置设置并在分类/属性定义下指定它们。所以我的Json如下所示{"enableDebugging":"true","taskInstanceBidPrice":"1","terminateAfter":"2Hours","name":"ExportCluster","taskInstanceType":"m1.xlarge","schedule":{"ref":"Default"},"emrLogUri":"s3://emr-script-logs/","coreInstanceType"
我正在尝试在tez上使用Hive来查询存储在S3中的orc格式数据。TezAM定时任务非常慢，很多Map任务长时间处于“PENDING”状态。集群中有足够的资源(我会说足够了。有超过6TB的内存和超过1000个vcores可用，在这个作业中每个容器只花费2GB内存。这是唯一在集群中运行的作业yarncluster)，但它们在调度任务方面做得很慢。有什么方法可以加快这个过程吗？ 最佳答案 我遇到了同样的问题。我决定更换Hive的引擎。试试这个命令:设置hive.execution.engine=mr;在任何情况下，MR都是最好的。AW
我正在尝试使用EMR和Flink将一些输出写入S3。我正在使用Scala2.11.7、Flink1.3.2和EMR5.11。但是，我收到以下错误:java.lang.NoSuchMethodError:org.apache.hadoop.conf.Configuration.addResource(Lorg/apache/hadoop/conf/Configuration;)Vatcom.amazon.ws.emr.hadoop.fs.EmrFileSystem.initialize(EmrFileSystem.java:93)atorg.apache.flink.runtime.fs
我正在尝试通过在EMR上执行的spark应用程序读取s3目录中的所有文件。数据以典型格式存储，如“s3a://Some/path/yyyy/mm/dd/hh/blah.gz”如果我使用深度嵌套的通配符(例如“s3a://SomeBucket/SomeFolder/////*.gz”)，性能会很糟糕并且需要大约40分钟阅读几万个gzip压缩的小json文件。它可以工作，但是浪费40分钟来测试一些代码真的很糟糕。我的研究告诉我还有另外两种方法性能更高。使用hadoop.fs库(2.8.5)我尝试读取我提供的每个文件路径。privatedefgetEventDataHadoop(events
我一直在尝试使用AmazonEMR中的Hadoop流式处理对一堆文本文件进行简单的字数统计。为了掌握hadoop流和亚马逊的EMR，我也采用了一个非常简化的数据集。每个文本文件只有一行文本(该行可以包含任意多的单词)。映射器是一个R脚本，它将行拆分为单词并将其吐回流中。cat(wordList[i],"\t1\n")我决定使用LongValueSumAggregatereducer将计数相加，因此我必须在映射器输出前加上LongValueSumcat("LongValueSum:",wordList[i],"\t1\n")并指定reducer为“聚合”我现在的问题如下:mapper和r
我必须使用AmazonEC2+S3+RDS+EMR制作一个相当复杂的数据处理系统，我有一些一般性问题希望您能帮助我:我需要使用R，然后我必须使用StreamingJobFlow。这是否意味着我失去了Hive的功能并且我无法在EMR作业之上执行Hive查询来处理该数据？我可以运行多个作业流程并与之交互吗？如何使用从属作业？您能否在完成后重新运行作业？我不想做一次计算，我想根据数据进化。我可以将变量传递给乔布斯吗？自动执行此操作的正确方法是什么？ 最佳答案 IneedtouseR,thenIhavetouseStreamingJobFl
