为了尝试解决performanceissues使用AmazonEMR，我尝试使用s3distcp将文件从S3复制到我的EMR集群以进行本地处理。作为第一个测试，我从一个目录复制一天的数据，2160个文件，使用--groupBy选项将它们折叠成一个(或几个)文件。工作似乎运行得很好，向我展示了map/reduce进度到100%，但此时进程挂起并且再也没有回来。我怎样才能弄清楚发生了什么？源文件是存储在S3中的GZipped文本文件，每个大约30kb。这是一个普通的AmazonEMR集群，我从主节点的shell运行s3distcp。hadoop@ip-xxx:~$hadoopjar/hom
背景我一直在努力为自己获取一个灵活的设置，以便在aws上使用spark和dockerswarm模式。我一直在使用的docker镜像配置为使用最新的spark，当时是2.1.0和Hadoop2.7.3，可在jupyter/pyspark-notebook获得。.这是有效的，我一直在测试我计划使用的各种连接路径。我遇到的问题是与s3交互的正确方式的不确定性。我一直在跟踪如何使用s3a为spark提供依赖项以连接到awss3上的数据。协议(protocol)，对比s3n协议(protocol)。我终于找到了hadoopawsguide并认为我正在关注如何提供配置。但是，我仍然收到400Bad
我在AmazonEMR上运行MapReduce作业，它创建40个输出文件，每个大约130MB。最后9个reduce任务因“设备上没有剩余空间”异常而失败。这是集群配置错误的问题吗？作业运行没有问题，输入文件更少，输出文件更少，reducer更少。任何帮助都感激不尽。谢谢!完整堆栈跟踪如下:Error:java.io.IOException:Nospaceleftondeviceatjava.io.FileOutputStream.writeBytes(NativeMethod)atjava.io.FileOutputStream.write(FileOutputStream.java:
我在S3中有这样的文件:1-2013-08-22-22-something2-2013-08-22-22-somethingetc没有srcPattern我可以轻松地从存储桶中获取所有文件，但我想获取特定的前缀，例如所有的1。我试过使用srcPattern，但由于某种原因它没有获取任何文件。我当前的命令是:elastic-mapreduce--jobflow$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
我们有大量服务器数据存储在S3中(很快将采用Parquet格式)。数据需要一些转换，因此它不能是S3的直接副本。我将使用Spark来访问数据，但我想知道是否可以不使用Spark来处理它，写回S3，然后复制到Redshift，如果我可以跳过一个步骤，运行查询以提取/转换数据，然后将其直接复制到Redshift？ 最佳答案 没问题，完全有可能。读取parquet的Scala代码(取自here)valpeople:RDD[Person]=...people.write.parquet("people.parquet")valparquet
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭10年前。虽然帖子@http://highscalability.com/amazon-architecture总体上解释了Amazon的架构，我很想知道AmazonS3是如何实现的。我的一些猜测是像HDFS这样的分布式文件系统http://hadoop.apache.org/core/docs/current/hdfs_design.html像CouchDB这样
写入Parquet数据可以通过如下方式完成。但是，如果我试图写入多个文件，而且还想输出到多个s3文件，以便读取单个列不会读取所有s3数据，这怎么办？AvroParquetWriterwriter=newAvroParquetWriter(file,schema);GenericData.Recordrecord=newGenericRecordBuilder(schema).set("name","myname").set("favorite_number",i).set("favorite_color","mystring").build();writer.write(record)
