我只想使用s3distcp将一个文件复制到HDFS。我试过使用srcPattern参数，但它没有帮助，它一直在抛出java.lang.Runtime异常。我正在使用的正则表达式可能是罪魁祸首，请帮忙。我的代码如下:elastic-mapreduce-j$jobflow--jars3://us-east-1.elasticmapreduce/libs/s3distcp/1.latest/s3distcp.jar--args'--src,s3:///'--args'--dest,hdfs:///output'--arg--srcPattern--arg'(filename)'异常抛出:Ex
我正在运行一个Spark作业(版本1.2.0)，输入是Google云存储桶内的一个文件夹(即gs://mybucket/folder)在我的Mac机器上本地运行作业时，出现以下错误:5932[main]ERRORcom.doit.customer.dataconverter.Phase1-Jobfordate:2014_09_23failedwitherror:NoFileSystemforscheme:gs我知道需要完成两件事才能支持gs路径。一种是安装GCS连接器，另一种是在Hadoop安装的core-site.xml中进行以下设置:fs.gs.implcom.google.clo
当您使用AmazonS3源位置在Hive(在Hadoop上)中创建外部表时，数据何时传输到本地HadoopHDFS？是否开启:外部表创建当查询(MR作业)在外部表上运行时从不(从未传输过任何数据)并且MR作业读取S3数据。此处S3读取产生的成本是多少？将数据传输到HDFS是否有单一成本，或者没有数据传输成本但是当Hive创建的MapReduce作业运行在这个外部表上时会产生读取成本。一个示异常(exception)部表定义是:CREATEEXTERNALTABLEmydata(keySTRING,valueINT)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY
我正在使用当前版本的Hadoop，并运行一些TestDFSIO基准测试(1.8版)来比较默认文件系统是HDFS与默认文件系统是S3存储桶的情况(通过S3a使用)。在默认文件系统为S3a的情况下读取100x1MB文件时，我观察到YARNWebUI中的最大容器数小于默认情况下的HDFS，而S3a约为慢4倍。当使用默认文件系统S3a读取1000x10KB文件时，我观察到YARNWebUI中的最大容器数至少比默认为HDFS，S3a大约慢16倍。(例如，默认情况下HDFS的测试执行时间为50秒，而默认情况下S3a的测试执行时间为16分钟。)启动的maptask的数量在每种情况下都符合预期，这方面
我正在使用以下命令将RDD写入文件:rdd.coalesce(1).saveAsTextFile(FilePath)当FilePath是HDFS路径(hdfs://node:9000/folder/)时一切正常。当FilePath是本地路径(file:///home/user/folder/)时，一切似乎都正常。输出文件夹已创建，SUCCESS文件也已存在。但是我没有看到任何包含输出的part-00000文件。没有其他文件。spark控制台输出也没有错误。我还尝试在调用saveAsTextFile()之前调用RDD上的collect，为输出文件夹提供777权限，但没有任何效果。请帮忙。
我正在尝试运行具有自定义jar步骤的EMR集群。该程序从S3获取输入并输出到S3(或者至少这是我想要完成的)。在步骤配置中，我在参数字段中有以下内容:v3.MaxTemperatureDrivers3n://hadoopbook/ncdc/alls3n://hadoop-szhu/max-temp其中hadoopbook/ncdc/all是包含输入数据的存储桶的路径(作为旁注，我正在运行的示例来自此book)，并且hadoop-szhu是我自己的存储桶，我想在其中存储输出。按照这个post，我的MapReduce驱动程序如下所示:packagev3;importorg.apache.h
我们正在尝试设置Cloudera5.5，其中HDFS将仅在s3上工作，因为我们已经在Core-site.xml中配置了必要的属性fs.s3a.access.key################fs.s3a.secret.key###############fs.default.names3a://bucket_Namefs.defaultFSs3a://bucket_Name设置完成后，我们可以通过命令浏览s3存储桶的文件hadoopfs-ls/它显示了仅在s3上可用的文件。但是当我们启动yarn服务时，JobHistory服务器无法启动并出现以下错误，而在启动pig作业时，我们会遇
我在S3中有2000万个文件，跨越大约8000天。文件按UTC时间戳组织，如下所示:s3://mybucket/path/txt/YYYY/MM/DD/filename.txt.gz。每个文件都是UTF-8文本，包含0(空)到100KB的文本(第95个百分位数，尽管有一些文件高达数MB)。使用Spark和Scala(我对两者都不熟悉，想学习)，我想保存“每日包”(其中8000个)，每个包包含当天找到的任意数量的文件。理想情况下，我想存储原始文件名及其内容。输出也应驻留在S3中并以某种适合在进一步的Spark步骤和实验中输入的格式进行压缩。一个想法是将包存储为一堆JSON对象(每行一个，
我正在尝试从包含许多子目录的目录中读取文件。数据在S3中，我正在尝试这样做:valrdd=sc.newAPIHadoopFile(data_loc,classOf[org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat],classOf[org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat],classOf[org.apache.hadoop.io.NullWritable])这似乎行不通。感谢帮助 最佳答案 是的，它可以工作，
我们在oozie中运行一个工作流。它包含两个操作:第一个是在hdfs中生成文件的mapreduce作业，第二个是将文件中的数据复制到数据库的作业。两个部分都成功完成，但oozie在最后抛出一个异常，将其标记为失败的过程。这是异常(exception)情况:2014-05-2017:29:32,242ERRORorg.apache.hadoop.security.UserGroupInformation:PriviledgedActionExceptionas:lpinsight(auth:SIMPLE)cause:java.io.IOException:Filesystemclosed
