我正在尝试使用spark和magellanlibrary加载geojson文件我的加载代码是:valpolygons=spark.read.format("magellan").option("type","geojson").load(inJson)inJson是我在s3上的json的路径:s3n://bucket-name/geojsons/file.json堆栈跟踪错误:0.3instage0.0(TID3,ip-172-31-19-102.eu-west-1.compute.internal,executor1):java.lang.IllegalArgumentExcepti
我在本地计算机上使用beeline在DDL下运行，并引发异常。DDL是CREATETABLE`report_landing_pages`(`google_account_id`stringCOMMENT'fromdeserializer',`ga_view_id`stringCOMMENT'fromdeserializer',`path`stringCOMMENT'fromdeserializer',`users`stringCOMMENT'fromdeserializer',`page_views`stringCOMMENT'fromdeserializer',`event_valu
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭4年前。Improvethisquestion我们使用Kafka队列从不同设备收集json格式的点击流数据。我们需要通过Hive(或者可能是Spark)分析这些数据。我们考虑使用每小时分区，我们将每小时调用我们的hive/spark作业。我阅读了有关不同文件格式的信息，但无法确定最佳文件格式以获得更好的查询性能。我们试图在s3中以avro格式保存json数据，但查询速度很慢。我们可能会将json数据以柱状格式插入
我正在尝试将模型学习从我的SparkStandalone集群保存到S3。但是我有这个错误:java.util.ServiceConfigurationError:org.apache.hadoop.fs.FileSystem:Providerorg.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystemcouldnotbeinstantiatedatjava.util.ServiceLoader.fail(ServiceLoader.java:232)atjava.util.ServiceLoader.access$100(ServiceLoader.java:185)a
在Hadoop中，我将结果整理到主节点上，然后准备写入S3，出现以下错误:18/08/1920:10:13WARNDataStreamer:ExceptionforBP-2033025931-192.168.3.27-1534682170082:blk_1073741835_1011java.io.EOFException:UnexpectedEOFwhiletryingtoreadresponsefromserveratorg.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.PBHelperClient.vintPrefixed(PBHelperClient.java:4
本人是伪分布式学习hadoop，对集群了解不多。因此，当浏览集群时，我发现S3是一种数据存储设备。而EC2是一个计算服务，却无法理解它的真正用途。我的HDFS可以在S3中使用吗？如果是的话，当我学习hive时，我遇到了将数据从HDFS移动到S3的情况，这被称为归档逻辑。hadoopdistcp/data/log_messages/2011/12/02s3n://ourbucket/logs/2011/12/02我的HDFS登陆S3那么它有什么好处呢？这可能很愚蠢，但如果有人能给我一个对我有帮助的概述。 最佳答案 S3只是存储，不允许
我正在尝试将amazons3连接到Sparkstreaming。我在本地机器上运行代码并尝试从s3流式传输到Spark，但出现以下错误:java.io.IOException:NoFileSystemforscheme:s3n你能帮我解决同样的问题吗？ 最佳答案 您可以通过在您的spark上下文的hadoop配置中指定s3n方案的实现来解决它:sparkContext.hadoopConfiguration.set("fs.s3.impl","org.apache.hadoop.fs.s3native.NativeS3FileSys
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cloudera的/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hbase/lib中添加了phoenix-4.3.0-server.jar。当我尝试启动服务器(区域和主服务器)时，只有主服务器启动。区域服务器有时会暂时启动并立即关闭。这适用于以前版本的phoenix(4.0.0-incubating)。请帮我解决这个问题。 最佳答案 从4.0.0升级到4.3.0失败的原因是兼容性。由于某种原因，4.3.0不兼容从旧版本的phoenix升级。因此，从4.0.0升级到4.1.0，重新启动HBase服务器，然后通过重新启
