我们正在一个小表和一个大倾斜表之间进行简单的pig连接。由于另一个错误(pigskewedjoinwithabigtablecauses"Splitmetadatasizeexceeded10000000")，我们无法使用"usingskewed":(如果我们使用默认的mapred.job.shuffle.input.buffer.percent=0.70我们的一些reducer在shuffle阶段会失败:org.apache.hadoop.mapred.Task:attempt_201305151351_21567_r_000236_0:Mapoutputcopyfailure:ja
Spark(version=2.2.0)没有DirectParquetOutputCommitter。作为替代方案，我可以使用dataset.option("mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version","2")//magichere.parquet("s3a://...")避免在S3上创建_temporary文件夹。一切正常，直到我将partitionBy设置为我的数据集dataset.partitionBy("a","b").option("mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.versi
我正在尝试在DSE3.1分析服务器集群上运行流媒体作业。我正在使用CassandraCF进行输入。但它提示输入和输出参数，但它们已设置(我设置它只是因为提示):dsehadoopjar$HADOOP_HOME/lib/hadoop-streaming-1.0.4.8.jar\-Dcassandra.input.keyspace="tmp_ks"\-Dcassandra.input.partitioner.class="MurMur3Partitioner"\-Dcassandra.input.columnfamily="tmp_cf"\-Dcassandra.consistencyle
我已经使用thistutorial在一台机器上安装了Hadoop2.6.我使用的是Ubuntu12.04机器和Java版本1.6.0_27。我已经为Hadoop操作创建了单独的用户hduser。我已经设置了HADOOP_HOME环境变量的值/usr/local/hadoop我已经提取了Hadoop分布。现在我正在关注example.但是当我执行命令时$HADOOP_HOME/bin/hdfsdfs-ls/home/hduser/input/它给出了以下错误-15/01/0218:32:38WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hado
我正在使用Pig0.12.1并具有以下Pig代码:C=LOAD'$file'USINGmyCustomLoader();D=FOREACHCGENERATEkey#id;我正在使用自定义加载程序加载文件。然后我想生成存储在key中的所有ID，一个映射。为什么我会收到以下错误消息:14/06/2716:56:21ERRORpig.PigServer:exceptionduringparsing:Errorduringparsing.mismatchedinput'id'expectingsetnullFailedtoparse:mismatchedinput'id'expectingse
我正在尝试确定存储在S3中的文件的理想大小，该文件将用于EMR上的Hadoop作业。目前我有大约5-10gb的大文本文件。我担心将这些大文件复制到HDFS以运行MapReduce作业会延迟。我可以选择缩小这些文件。我知道在MapReduce作业中使用S3作为输入目录时，S3文件会被并行复制到HDFS。但是，是使用单线程将单个大文件复制到HDFS，还是将该文件作为多个部分并行复制？另外，Gzip压缩是否影响将单个文件分成多个部分复制？ 最佳答案 有两个因素需要考虑:压缩文件不能在任务之间拆分。例如，如果您有一个大型压缩输入文件，则只有
我在S3中有大约15000个文件(ORC)，其中每个文件包含几分钟的数据，每个文件的大小在300-700MB之间变化。由于递归循环YYYY/MM/DD/HH24/MIN格式的目录非常昂贵，我正在创建一个文件，其中包含给定日期的所有S3文件列表(objects_list.txt)并将此文件作为输入到sparkreadAPIvalfile_list=scala.io.Source.fromInputStream(getClass.getResourceAsStream("/objects_list.txt"))valpaths:mutable.Set[String]=mutable.Set
我们目前在SQLServer中有我们的数据，我们正在尝试将它们作为Parquet文件移动到我们的s3存储桶中。目的是在AWSEMR(主要是Spark、Hive和Presto)中分析这个s3数据。我们不想将数据存储在HDFS中。这里有哪些选择？据我们所知，似乎我们可以使用spark或sqoop进行此导入。虽然在这种情况下sqoop由于并行性(并行数据库连接)比Spark快，但似乎无法将parquet文件从sqoop写入s3-Sqoop+S3+ParquetresultsinWrongFSerror.解决方法是移动到hdfs，然后移动到s3。但是，这似乎效率不高。如何使用SparkSQL从
我在这里遵循这个示例，希望能够使用EC2/S3/EMR/R成功运行某些东西。https://gist.github.com/406824作业在StreamingStep上失败。以下是错误日志:Controller:2011-07-21T19:14:27.711ZINFOFetchingjarfile.2011-07-21T19:14:30.380ZINFOWorkingdir/mnt/var/lib/hadoop/steps/12011-07-21T19:14:30.380ZINFOExecuting/usr/lib/jvm/java-6-sun/bin/java-cp/home/ha
场景我创建了一个名为“my-role”的AWSIAM角色，将EC2指定为可信实体，即使用信任关系策略文档:{"Version":"2012-10-17","Statement":[{"Sid":"","Effect":"Allow","Principal":{"Service":"ec2.amazonaws.com"},"Action":"sts:AssumeRole"}]}该角色具有以下策略:{"Version":"2012-10-17","Statement":[{"Effect":"Allow","Action":["s3:AbortMultipartUpload","s3:De
