我有一个map-onlyhadoop作业，在Amazon的EMR上运行，运行在最新的ami版本:3.0.4上。偶尔我会遇到这样的异常:Error:com.amazonaws.AmazonClientException:Unabletoverifyintegrityofdatadownload.Clientcalculatedcontentlengthdidn'tmatchcontentlengthreceivedfromAmazonS3.Thedatamaybecorrupt.atcom.amazonaws.util.ContentLengthValidationInputStream
我在Mesos0.14上运行Hadoop1.2.1。我的目标是记录输入数据大小、运行时间、cpu使用情况、内存使用情况等，以便稍后进行优化。除了数据大小之外，所有这些都是使用Sigar获得的。有什么方法可以获取正在运行的任何作业的输入数据大小？例如，当我运行hadoop示例的terasort时，我需要在作业实际运行之前获取teragen生成的数据大小。如果我正在运行Wordcountexample，我需要获取wordcount输入文件大小。我需要自动获取数据大小，因为我无法知道稍后将在该框架内运行什么作业。我正在使用Java编写一些mesos库代码。最好，我想在MesosExecuto
我正在尝试使用python将文件从s3复制到hadoop文件系统。我收到以下错误:cp:`foo/ds=2015-02-13/ip-d1b-request-2015-02-13_10-00_10-09.txt.gz':Nosuchfileordirectory我最近正在迁移最新的hadoop版本(2.4.0)。在版本(0.20)中工作正常。为什么我在2.4.0版本中会出现此错误？在Hadoop版本0.20中hadoop@ip-10-76-38-167:~$/home/hadoop/bin/hadoopfs-cps3://test.com/foo/ds=2015-02-13/ip-d1b
我要使用PigLatin检索根据日期保存和组织的CSV文件。我想自动执行此过程并获取昨天的数据。代码如下:tempdate=CurrentTime();--P1D=periodof1dayinISOformatyesterday=foreachtempdategenerateSubtractDuration(tempdate,P1D);$date=ToString(yesterday,"YYYY-MM-dd");data=load's3://folder/folder/$date'as(a:tuple());dumpdata;但我一直收到这个错误:[main]错误org.apache.
在使用HiveEMR一段时间后，我正在迈出进入Spark的第一步。我想读取以下列格式保存到S3的Hive表:s3:////date=/fileNames我可以使用答案inthisquestion但后来我失去了数据行与date之间的连接，那是因为我没有在文件中保存日期。有没有一种简单的方法可以得到每行数据的文件名？ 最佳答案 如果您只需要文件名中的日期，那么您不需要获取文件名，因为如果您正确创建表，spark和hive会自动为您完成。让我演示一下:#inhivehive>createtablet1(namestring)partiti
我正在尝试将文件从法兰克福(eu-central-1)的s3存储桶复制到我在爱尔兰(eu-west-1)通过EMR托管的hdfs。我尝试在以下位置执行的复制命令:hdfsdfs-cp"s3a:///"/user/hadoop/和s3-dist-cp--src"s3a:///"--desthdfs:///user/hadoop/--srcPattern和hadoopdistcp"s3a:///"/user/hadoop/在所有情况下(以及关于所有这些命令的额外选项和s3、s3a、s3n的各种排列)我确实得到类似以下异常的信息:16/01/1511:48:24ERRORtools.Dist
我无法理解如何在Spark作业期间简单地列出EMR上S3存储桶的内容。我想做以下事情Configurationconf=spark.sparkContext().hadoopConfiguration();FileSystems3=S3FileSystem.get(conf);Listlist=toList(s3.listFiles(newPath("s3://mybucket"),false))这总是失败并出现以下错误java.lang.IllegalArgumentException:WrongFS:s3://*********/,expected:hdfs://*********
rdd.saveAsTextFile("s3n://bucket-name/path)正在创建一个空文件，文件夹名称为-[folder-name]_$folder$似乎hadoop-awsjar(org.apache.hadoop的)使用这个空文件来模仿S3文件系统作为hadoop文件系统。但是，我的应用程序将数千个文件写入S3。当saveAsTextFile创建文件夹(从给定路径)以写入数据(从rdd)时，我的应用程序最终创建了数千个这样的空文件-[directory-name]_$folder$.有没有办法让rdd.saveAsTextFile不写这些空文件？
我在Qubole(Hive)中创建了一个外部表，它从s3读取parquet(compressed:snappy)文件，但是在执行SELECT*table_name时，我得到了所有的空值除分区列之外的列。我尝试在SERDEPROPERTIES中使用不同的serialization.format值，但我仍然面临同样的问题。在删除属性'serialization.format'='1'时，我得到了ERROR:Failedwithexceptionjava.io.IOException:Cannotreadvalueat0inblock-1infiles3://path_to_parquet/
我有一个在Yarn集群上运行的spark应用程序，它需要从S3兼容对象存储上的多个存储桶中读取文件，每个存储桶都有自己的一组凭据。根据hadoopdocumentation应该可以通过设置spark.hadoop.fs.s3a.bucket..access.key=形式的配置来为多个存储桶指定凭证在事件SparkSession但这在实践中对我不起作用。根据文档，我认为应该可行的示例:importorg.apache.spark.sql.{SaveMode,SparkSession}caseclassBucketCredential(bucketName:String,accessKey
