显然，普通的s3uri协议(protocol)几乎已被弃用。这是boto3使用的吗？我们可以选择新的首选方法s3n或s3a吗？来自AmazonS3wiki:Ablock-basedfilesystembackedbyS3.Filesarestoredasblocks,justliketheyareinHDFS.Thispermitsefficientimplementationofrenames.Thisfilesystemrequiresyoutodedicateabucketforthefilesystem-youshouldnotuseanexistingbucketcontai
我有许多json文件(下面给出的示例)以压缩格式存在于S3文件夹(比如s3://data/)中，如foo.json.gz、foo1.json.gz、foo2.json.gz。其中一个类别(例如1010)被错误分配，需要将所有文件更改为1020。我们如何进行此更改并使用修改后的内容在S3中重新打包这些文件？foo.json{"flower":"lilly","animal":"cat","category":"1010"}{"flower":"rose","animal":"dog","category":"1000"}{"flower":"daisy","animal":"cat","
这个问题在这里已经有了答案:WritesingleCSVfileusingspark-csv(16个答案)关闭5年前。我正在尝试使用以下代码将DataFrame作为文本格式文件加载到HDFS和S3中。DataFrame名称为finalData。valtargetPath="/user/test/File"valnow=Calendar.getInstance().getTime()valformatter=newSimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss")valtimeStampAfterFormatting=formatter.format(now)valta
Java代码:Stringcmd0="hive-e\"use"+hiveuser+";sethive.exec.compress.output=true;setmapred.output.compression.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec;setmapreduce.job.queuename="+queue+";altertable"+"resident_tmp"+"addifnotexistspartition(weekday='"+"weekday=20170807"+"')location"+location+"\"";C
这个问题在这里已经有了答案:SparkreadfilefromS3usingsc.textFile("s3n://...)(14个答案)关闭4年前。我正在尝试访问s3://路径spark.read.parquet("s3://")我得到了这个错误Py4JJavaError:Anerroroccurredwhilecallingo31.parquet.:java.io.IOException:NoFileSystemforscheme:s3但是，运行以下行hadoopfs-ls有效...所以我猜这可能是hadoop和spark之间的配置问题如何解决？编辑阅读建议的答案后，我尝试将硬编码的
我了解将“spark.deploy.spreadOut”设置为true可以使HDFS受益，但是对于S3，设置为false是否比true更有优势？ 最佳答案 如果您正在运行Hadoop和HDFS，那么使用该属性适用的SparkStandalone调度程序不会对您有好处。相反，您应该运行YARN，并且ResourceManager确定执行程序的分布方式如果您在EC2中运行独立调度程序，则设置该属性会有所帮助，默认值为true。换句话说，你从哪里读取数据不是这里的决定因素，master的部署模式是更好的性能优势将来自您尝试读取的文件数量以
我有一个在AWSEMR中运行的具有高并行度(400)的Flink应用程序。它使用BucketingSink(使用RocksDb后端进行检查点)获取Kafka并汇入S3。目的地使用“s3a://”前缀定义。Flink作业是一个连续运行的流式应用程序。在任何给定时间，所有工作人员加起来可能会生成/写入400个文件(由于400并行度)。几天后，其中一名worker将失败，但出现异常:org.apache.hadoop.fs.s3a.AWSS3IOException:copyFile(bucket/2018-09-01/05/_file-10-1.gz.in-progress,bucket/2
我使用Spark2.4.0和Hadoop2.7，hadoop-aws2.7.5将数据集写入S3A上的Parquet文件。偶尔会丢失一个文件部分；即部分00003在这里:>awss3lsmy-bucket/folder/2019-02-2813:07:210_SUCCESS2019-02-2813:06:5879428651part-00000-5789ebf5-b55d-4715-8bb5-dfc5c4e4b999-c000.snappy.parquet2019-02-2813:06:5979586172part-00001-5789ebf5-b55d-4715-8bb5-dfc5c4
我想在apacheignite上执行Hadoop的字数统计示例。我在ignite中使用IGFS作为HDFS配置的缓存，但是在通过Hadoop提交作业以在ignite上执行后，我遇到了以下错误。提前感谢任何可以帮助我的人!Usingconfiguration:examples/config/filesystem/example-igfs-hdfs.xml[00:47:13]__________________________[00:47:13]/_/___/|//_/___/__/[00:47:13]_///(77//////_/[00:47:13]/___/\___/_/|_/___/
我正在尝试通过IntelliJ从我的笔记本电脑读取s3中的文件，这样我就可以更轻松地开发我的spark作业。textFileRDD代码在EMR集群内的Zeppelin中工作，但当我在本地尝试时却不行。在Zeppelin中，我不需要设置任何spark上下文，大概是因为Zeppelin实例在AWS环境中，它为我做了这件事。我编写了代码来创建临时AWS凭证(使用我的IAM用户key)，以便我可以向spark上下文提供sessiontoken。访问key和secretkey也来自临时凭证。valsqlContext=sparkSession.sqlContextsqlContext.spark
