我了解将“spark.deploy.spreadOut”设置为true可以使HDFS受益，但是对于S3，设置为false是否比true更有优势？ 最佳答案 如果您正在运行Hadoop和HDFS，那么使用该属性适用的SparkStandalone调度程序不会对您有好处。相反，您应该运行YARN，并且ResourceManager确定执行程序的分布方式如果您在EC2中运行独立调度程序，则设置该属性会有所帮助，默认值为true。换句话说，你从哪里读取数据不是这里的决定因素，master的部署模式是更好的性能优势将来自您尝试读取的文件数量以
我已经在AmazonEC2上使用NameNode/DataNode和其他一些服务设置了一个Hadoop集群。我的摄取工作将数据带入EC2HDFS集群(比方说hdfs://ec2-hdfs/)。现在我有一个每周批量运行的管道。我正在启动一个新的AmazonEMR集群来运行我的计算。处理完成后，我将终止EMR集群。需要在EMR中运行的我的spark作业的输入位于EC2HDFS(hdfs://ec2-hdfs/)中。如何从新创建的EMR集群访问它？我相信在EMR集群启动期间应该有一些选项(bootstrap/VPC/子网)可用。 最佳答案
我是EMR和Spark的新手。我正在执行此处提到的这些步骤https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/emr-submit-spark-job-remote-cluster/.在第5步中，它说复制远程AmazonEMR集群上/etc/hadoop/conf中的所有文件。。想知道如何从/etc/hadoop/conf获取这些文件。如果我的理解有误，请指正。在此先感谢并感谢。 最佳答案 通过ssh访问EMR实例，进入文件夹/etc/hadoop/conf并将所有文件复制到
我想将此配置textinputformat.record.delimiter=;设置到hadoop。现在我使用以下代码在ami上运行pig脚本。任何人都知道如何使用以下代码设置此配置？代码:StepConfiginstallPig=newStepConfig().withName("InstallPig").withActionOnFailure(ActionOnFailure.TERMINATE_JOB_FLOW.name()).withHadoopJarStep(stepFactory.newInstallPigStep());//[Configurepigscript][1]St
我们有一个关于AmazonEMRHadoop作业压缩输入的具体问题。根据AWS:"Hadoop通过检查文件扩展名来检测压缩文件。Hadoop支持的压缩类型有:gzip、bzip2和LZO。您不需要采取任何额外的操作来使用这些压缩类型提取文件；Hadoop会处理它给你。”q.v.，http://docs.aws.amazon.com/ElasticMapReduce/latest/DeveloperGuide/HowtoProcessGzippedFiles.html这看起来不错——但是，查看BZip2，“拆分”边界似乎是基于文件的:.magic:16='BZ'signature/mag
我正在AWS中创建一个数据管道来运行Pig任务。但是我的Pig任务需要EMR中的附加文件。在创建集群之后和运行pigtasked之前，我如何告诉DataPipeline将文件复制到EMR？我只需要运行这两个命令。hdfsdfs-mkdir/somefolderhdfsdfs-putsomefile_from_s3/somefoler/ 最佳答案 如果您可以选择修改Pig脚本，则可以运行mkdir并将命令放在脚本的顶部(https://pig.apache.org/docs/r0.9.1/cmds.html)。否则，您可以使用在Emr
按照官方说明在AWSEC2实例上安装ClouderaManager:http://www.cloudera.com/documentation/archive/manager/4-x/4-6-0/Cloudera-Manager-Installation-Guide/cmig_install_on_EC2.html我成功运行了.bin包，但是当我访问IP:7180时，浏览器说我的访问被拒绝了...为什么...我试图确认cm服务器的状态:servicecloudera-scm-serverstatus。起初它说cloudera-scm-server挂了，pid文件存在日志文件显示提到“未
对于生产类型的设置，其中TB的记录将写入KAFKA主题，使用KAFKAconnect-HDFS连接器的最佳实践是什么？我的kafka实例在AWS主机名a.b.c.d上运行，我的hadoop名称节点在AWS主机名p.q.r.s上。出于开发/POC的目的，我们在运行kafka实例的同一个盒子中保持融合，即在a.b.c.d上。HDFS集群大小为500GB。但是对于集群大小为20-30TB的生产类型设置，是否建议在与KAFKA实例相同的盒子或名称节点盒子或单独的盒子中保持汇合？在这样的生产案例中，confluent需要多少单独的磁盘大小？ 最佳答案
在使用AWSGlue在S3中使用snappy压缩(gzip/bzip2压缩也有同样的错误)保存Avro文件后，当我尝试使用AWSCrawler读取athena中的数据时，我收到以下错误-HIVE_CANNOT_OPEN_SPLIT:打开Hive时出错拆分-使用org.apache.hadoop.hive.ql.io.avro.AvroContainerInputFormat:不是数据文件。知道为什么我会收到此错误以及如何解决吗？ 最佳答案 谢谢。通过在执行期间将原生sparkavrojar文件附加到胶水作业并使用原生spark读/写
我正在关注关于向emr集群提交spark作业的amazon文档https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/emr-submit-spark-job-remote-cluster/按照说明进行操作后，由于未解析的地址和类似的消息，频繁的故障排除失败。ERRORspark.SparkContext:ErrorinitializingSparkContext.java.lang.IllegalArgumentException:java.net.UnknownHostException:ip-172-32-1-231.us-e
