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
在Amazon数据管道中，我正在创建使用Hive将S3复制到EMR的事件。为了实现它，我必须将两个输入参数作为一个步骤传递给EMR作业。我搜索了几乎所有数据管道文档，但没有找到指定多个输入参数的方法。我也和AWS支持团队谈过，但他们也不清楚。他们建议的方法/技巧也不起作用。下面是我的步骤参数和Hive查询。如果有人有实现它的想法，请告诉我。步骤:s3://us-east-1.elasticmapreduce/libs/script-runner/script-runner.jar,s3://us-east-1.elasticmapreduce/libs/hive/hive-script
根据http://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/emr/create-cluster.html#新的EMR版本4.0.0允许使用配置json文件来配置组件。也在看http://docs.aws.amazon.com//ElasticMapReduce/latest/ReleaseGuide/emr-configure-apps.html，我有json结构:[{"Classification":"mapred-site","Properties":{"mapreduce.map.memory.mb":"4096","mapreduce.
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
我需要在Amazon上运行自定义C++作业作为MapReduce，并计划为此使用Hadoop流。C++映射器可执行文件依赖于数十个自定义库，其中一些构建起来非常耗时。我希望EMR能够支持自定义AMI(已经构建了一个)。然而，仔细查看文档后，似乎只能在预定义图像上运行EMR:http://docs.aws.amazon.com/ElasticMapReduce/latest/DeveloperGuide/emr-cli-commands.html.我错过了什么吗？如果确实只支持预定义的AMI，那么让它运行的最佳选择是什么？显然，可执行文件在s3上，但我真的可以将它捆绑起来，以便它完全不依
因此，我尝试使用作为MapReduce步骤启动的自定义jar在Amazonec2上查询我的hbase集群。我是我的jar(在map函数内)，我这样调用Hbase:publicvoidmap(Textkey,BytesWritablevalue,Contextcontex)throwsIOException,InterruptedException{Configurationconf=HBaseConfiguration.create();HTabletable=newHTable(conf,"tablename");...问题是，当它到达该HTable行并尝试连接到hbase时，该步骤
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
您好，我正在尝试运行ApacheNutch1.2在亚马逊的EMR上。为此，我从S3指定了一个输入目录。我收到以下错误:Fetcher:java.lang.IllegalArgumentException:Thisfilesystemobject(hdfs://ip-11-202-55-144.ec2.internal:9000)doesnotsupportaccesstotherequestpath's3n://crawlResults2/segments/20110823155002/crawl_fetch'YoupossiblycalledFileSystem.get(conf)w
