我有一个现有的mapreduce作业在AWSEMR上运行，它处理数十亿行日志并进行一些计算以从映射器形成(键，值)对。这些计算非常耗时，我需要在其他一些mapreduce作业中使用这些计算的某些中间步骤的输出。所以，我想利用计算的输出并上传到s3，而不影响现有的工作(即不改变当前的映射器或缩减器)。在上传之前，我首先将这些行收集到一个本地临时文件中，一旦文件变得足够大，我将把这个文件上传到s3。问题是-与reducer不同，Mapper不能根据键对数据进行排序。我如何为s3设计唯一的文件名以从不同的映射器上传数据，这样就不会有任何文件名冲突？我正在使用Java。如果有办法获取映射器集群

我一直在尝试在S3中创建一个由Avro文件支持的Hive表。最初，我认为这可能相对简单，但我遇到了以下错误。这是创建表的命令:setfs.s3.awsAccessKeyId=ACCESS_KEY_ID;setfs.s3.awsSecretAccessKey=SECRET_ACCESS_KEY;usesome_database;CREATEEXTERNALTABLEexperiment_with_s3_backed_dataROWFORMATSERDE'org.apache.hadoop.hive.serde2.avro.AvroSerDe'WITHSERDEPROPERTIES('av

我在hive中有一个外部表存储在我的hadoop集群上，我想将其内容移动到存储在Amazons3上的外部表中。所以我创建了一个s3支持的表，如下所示:CREATEEXTERNALTABLEIFNOTEXISTSexport.export_tableliketable_to_be_exportedROWFORMATSERDE...withSERDEPROPERTIES('fieldDelimiter'='|')STOREDASTEXTFILELOCATION's3a://bucket/folder';然后我运行:INSERTINTOexport.export_tableSELECT*FR

我遵循了各种已发布的文档，了解如何使用s3a://方案将ApacheHive2.1.1与AWSS3集成，配置fs.s3a.access.key和fs.s3a.secret.key用于hadoop/etc/hadoop/core-site.xml和hive/conf/hive-site.xml.我现在可以让hdfsdfs-lss3a://[bucket-name]/正常工作(它返回那个桶的s3ls)。所以我知道我的信用、存储桶访问和整体Hadoop设置是有效的。hdfsdfs-lss3a://[bucket-name]/drwxrwxrwx-hdfshdfs02017-06-2722:4

我有一个运行Hive的EMR集群。我在S3上有一个这样定义的外部表:+-----------------------------------------------------------------+|CREATEEXTERNALTABLE`blah`(||`blah1`string,||`blah2`string)||PARTITIONEDBY(||`blah3`string,||`blah4`string,||ROWFORMATDELIMITED||FIELDSTERMINATEDBY'\t'||STOREDASINPUTFORMAT||'org.apache.hadoop.ma

我在一台EC2机器上运行Spark1.4和Hadoop2.6。我配置了HADOOP_CLASSPATH和core-site.xml以访问我的S3文件。虽然Hadoop能够访问我存储桶中的文件，但spark-shell失败并抛出以下错误:java.lang.RuntimeException:java.lang.ClassNotFoundException:Classorg.apache.hadoop.fs.s3native.NativeS3FileSystemnotfound我尝试将awsjar添加到类路径中，但没有任何帮助。有人知道这可能来自哪里吗？谢谢!

我想使用AWSoozie在S3中移动文件。我要运行awss3mvs3://temp/*.zips3://temp/processed_files/.--recursive我如何在oozie中执行此操作？编辑12015-11-1210:18:55,758WARNShellActionExecutor:542-USER[hadoop]GROUP[-]TOKEN[]APP[rad_workflow]JOB[0000118-151029144311676-oozie-oozi-W]ACTION[0000118-151029144311676-oozie-oozi-W@sh]Launcherex

我有一个在EMR中运行的MR作业，它当前将输出存储在S3中。reducer的输出将是同一映射器(想想身份映射器)的输入，我想尽可能快地执行连续运行，而不是等待EMR写入S3，然后在“x”分钟后安排映射器读取数据。写入和读取S3需要很长时间(~3--5分钟)，所以我想知道是否有办法避免在连续运行时从S3读取？我还需要将mapreduce作业的输出写入S3，因为该数据对我很重要并且需要保留。但是，对于每次连续的MR运行，我不想从S3读取，而是可以将其写入HDFS(或缓存)，然后将其用作下一次运行的输入吗？MultipleOutputs-有助于将数据输出到文件夹中的多个文件或写入多个文件夹。

我需要使用Hadoop/EMR处理存储在AmazonS3和AmazonGlacier中的数据，并将输出数据保存在RDBMS中，例如。垂直我完全是大数据的菜鸟。我只看过一些关于mapreduce和sparx的在线类(class)和ppts。并创建了一些虚拟mapreduce代码用于学习目的。到目前为止，我只有一些命令可以让我将数据从S3导入AmazonEMR中的HDFC，并在处理后将它们存储在HDFS文件中。所以这是我的问题:在执行mapreduce之前是否真的必须先将数据从S3同步到HDFC，或者是否有直接使用S3的方法。`如何让hadoop访问AmazonGlacier数据`最后是如

我在S3中有一个文本文件，我想使用spark-shell将其加载到RDD中。我已经下载Spark2.3.0forHadoop.天真地，我希望我只需要设置hadoop设置就可以了。valinFile="s3a://some/path"valaccessKey="some-access-key"valsecretKey="some-secret-key"sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.access.key",accessKey)sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.secret.key",secretKey)sc.tex