背景我一直在努力为自己获取一个灵活的设置,以便在aws上使用spark和dockerswarm模式。我一直在使用的docker镜像配置为使用最新的spark,当时是2.1.0和Hadoop2.7.3,可在jupyter/pyspark-notebook获得。.这是有效的,我一直在测试我计划使用的各种连接路径。我遇到的问题是与s3交互的正确方式的不确定性。我一直在跟踪如何使用s3a为spark提供依赖项以连接到awss3上的数据。协议(protocol),对比s3n协议(protocol)。我终于找到了hadoopawsguide并认为我正在关注如何提供配置。但是,我仍然收到400Bad
我在AmazonEMR上运行MapReduce作业,它创建40个输出文件,每个大约130MB。最后9个reduce任务因“设备上没有剩余空间”异常而失败。这是集群配置错误的问题吗?作业运行没有问题,输入文件更少,输出文件更少,reducer更少。任何帮助都感激不尽。谢谢!完整堆栈跟踪如下:Error:java.io.IOException:Nospaceleftondeviceatjava.io.FileOutputStream.writeBytes(NativeMethod)atjava.io.FileOutputStream.write(FileOutputStream.java:
我在S3中有这样的文件:1-2013-08-22-22-something2-2013-08-22-22-somethingetc没有srcPattern我可以轻松地从存储桶中获取所有文件,但我想获取特定的前缀,例如所有的1。我试过使用srcPattern,但由于某种原因它没有获取任何文件。我当前的命令是:elastic-mapreduce--jobflow$JOBFLOW--jar/home/hadoop/lib/emr-s3distcp-1.0.jar\--args'--src,s3n://some-bucket/,--dest,hdfs:///hdfs-input,--srcPa
我有一个Hive表,用于跟踪对象在流程各个阶段移动时的状态。该表如下所示:hive>descjourneys;object_idstringjourney_statusesarray这是一个典型的记录示例:12345678["A","A","A","B","B","B","C","C","C","C","D"]表中的记录是使用Hive0.13的collect_list生成的,状态有顺序(如果顺序不重要,我会使用collect_set).对于每个object_id,我想缩写旅程以按它们出现的顺序返回旅程状态。我编写了一个从标准输入读取的快速Python脚本:#!/usr/bin/envp
我有一个PigStreaming作业,其中映射器的数量应等于输入文件中的行数。我知道那个设定setmapred.min.split.size16setmapred.max.split.size16setpig.noSplitCombinationtrue将确保每个block为16个字节。但是我如何确保每个map作业都只有一行作为输入?这些行的长度是可变的,因此对mapred.min.split.size和mapred.max.split.size使用常量不是最佳解决方案。这是我打算使用的代码:input=load'hdfs://cluster/tmp/input';DEFINECMD`
我正在尝试使用EMR中的工作流将文件从s3复制到hdfs,当我运行以下命令时,作业流成功启动但在尝试将文件复制到HDFS时给我一个错误。我需要设置任何输入吗文件权限?命令:./elastic-mapreduce--jobflowj-35D6JOYEDCELA--jars3://us-east-1.elasticmapreduce/libs/s3distcp/1.latest/s3distcp.jar--args'--src,s3://odsh/input/,--dest,hdfs:///Users输出任务TASKID="task_201301310606_0001_r_000000"T
我试过运行hive-v-fsqlfile.sql文件内容如下CREATETABLEUpStreamParam('macaddress'CHAR(50),'datats'BIGINT,'cmtstimestamp'BIGINT,'modulation'INT,'chnlidx'INT,'severity'BIGINT,'rxpower'FLOAT,'sigqnoise'FLOAT,'noisedeviation'FLOAT,'prefecber'FLOAT,'postfecber'FLOAT,'txpower'FLOAT,'txpowerdrop'FLOAT,'nmter'FLOAT,'
因为我将fileinputFormat设置为hadoop输入。arg[0]+"/*/*/*"表示不匹配任何文件。我想要的是从多个文件中读取:Directory1---Directory11---Directory111--f1.txt--f2.txt---Directory12Directory2---Directory21在Hadoop中可以吗?谢谢! 最佳答案 您可以使用*****运算符从多个目录和文件获取输入。很可能是因为“arg[0]”参数不正确,因此找不到文件。作为替代方案,您也可以使用InputFormat.addInp
我正在运行AWSEMR集群来运行spark作业。为了使用s3存储桶,hadoop配置设置了访问key、secretkey、enableServerSideEncryption和用于加密的算法。请看下面的代码valhadoopConf=sc.hadoopConfiguration;hadoopConf.set("fs.s3.impl","org.apache.hadoop.fs.s3native.NativeS3FileSystem")hadoopConf.set("fs.s3.awsAccessKeyId","xxx")hadoopConf.set("fs.s3.awsSecretAc
我正在尝试读取一些json,推断模式,然后将其作为parquet再次写出到s3(s3a)。出于某种原因,在运行的写入部分进行了大约三分之一的过程中,spark总是出错并出现以下错误。我找不到任何明显的问题原因:它不是内存不足;没有长时间的GC暂停。各个执行者的日志中似乎没有任何其他错误消息。该脚本在我拥有的另一组数据上运行良好,它具有非常相似的结构,但小了几个数量级。我正在运行spark2.0.1-hadoop-2.7并使用FileOutputCommitter。算法版本似乎并不重要。编辑:对于格式错误的json或损坏的文件,这似乎不是问题。我已经解压缩并单独读取每个文件,没有错误。这