我是Hadoop和大数据方面的新手。我们每天都有数百个日志文件。每个文件大约78Mb。因此，我们认为我们可以从Hadoop作业中获益，我们可以编写PigUDF并提交给AmazonEMR。我们做了一个非常简单的PigUDFpublicclassProcessLogextendsEvalFunc{//ExtractIPAddressfromlogfilelinebylineandconvertthattoJSONformat.}它在本地与Pig和hadoop一起工作。因此，我们提交给AmazonEMR，并使用5倍超大实例运行。大约花了40分钟才完成。因此，我们认为如果我们将实例加倍(10倍
我正在尝试确定存储在S3中的文件的理想大小，该文件将用于EMR上的Hadoop作业。目前我有大约5-10gb的大文本文件。我担心将这些大文件复制到HDFS以运行MapReduce作业会延迟。我可以选择缩小这些文件。我知道在MapReduce作业中使用S3作为输入目录时，S3文件会被并行复制到HDFS。但是，是使用单线程将单个大文件复制到HDFS，还是将该文件作为多个部分并行复制？另外，Gzip压缩是否影响将单个文件分成多个部分复制？ 最佳答案 有两个因素需要考虑:压缩文件不能在任务之间拆分。例如，如果您有一个大型压缩输入文件，则只有
我一直在努力找出我的spark作业有什么问题，它无限期地卡在我尝试将其写出到S3或HDFS(约100GParquet格式的数据)的地方。导致挂起的行:spark_df.write.save(MY_PATH,format='parquet',mode='append')我已经在覆盖和追加模式下尝试过此操作，并尝试保存到HDFS和S3，但无论如何作业都会挂起。在Hadoop资源管理器GUI中，它显示spark应用程序的状态为“正在运行”，但看起来似乎Spark实际上没有做任何事情，当我查看SparkUI时，没有作业在运行。让它起作用的一件事是在集群处于挂起状态时增加集群的大小(我在AWS上
也许它与Hadoop相同，但我找不到编写map的格式或示例，并在map示例旁边减少python代码:http://docs.amazonwebservices.com/ElasticMapReduce/latest/GettingStartedGuide/但我找不到reduce代码示例，它和Hadoop一样吗？格式是什么，有什么例子吗？ 最佳答案 EMR流与一般的Hadoop流没有什么不同。这是一个pythonreducer的例子http://www.michael-noll.com/tutorials/writing-an-had
我们在AmazonEC2集群上运行Hadoop。我们启动主服务器、从服务器并附加ebs卷，最后等待hadoopjobtracker、tasktracker等启动，超时时间为3600秒。我们注意到50%的时间作业跟踪器无法在超时前启动。原因是，hdfs未正确初始化且仍处于安全模式且作业跟踪器无法启动。当我尝试手动ping从站时，我注意到EC2上节点之间的连接问题很少。有没有人遇到过类似的问题并且知道如何解决这个问题？ 最佳答案 我不确定这个问题是否与AmazonEC2有关。我也经常遇到这个问题-虽然我的机器上有一个伪分布式安装。在这些
我正在使用Amazon的elasticmapreduce。我的日志文件看起来像这样randomtextfoo="1"morerandomtextfoo="2"moretextnotamatch="5"noisefoo="1"blahblahblahfoo="1"blahblahfoo="3"blahblahfoo="4"...我如何编写pig表达式来挑选“foo”表达式中的所有数字？我更喜欢看起来像这样的元组:(1,2)(1)(1,3,4)我试过以下方法:TUPLES=foreachLINESgenerateFLATTEN(EXTRACT(line,'foo="([0-9]+)"'))
我正在做一些非常简单的数据挖掘(实际上，只是一个单词收集)作为我本科生项目的研究项目。我将使用AmazonElasticMapReduce。我需要上传4GB的.xml文件。最好的方法是什么？上传小的zip文件并以某种方式将它们解压缩到存储桶中？还是拆分文件、上传然后将所有小文件用于流式MapReduce作业？ 最佳答案 您应该将此xml放入序列文件中并对其进行bzip2，或者将其bzip2并在云中解压缩。 关于xml-上传4GB文件到Amazon-S3，我们在StackOverflow上
我最近在学习AmazonEMR，据我所知，EMR集群让我们选择3个节点。Master，运行NameNode、JobTracker和Resourcemanager等主要Hadoop守护进程。运行Datanode和Tasktracker守护进程的核心。只运行TaskTracker的任务。我想问你们为什么EMR提供任务节点？hadoop建议我们应该在同一个节点上安装Datanode守护进程和Tasktracker守护进程。亚马逊这样做背后的逻辑是什么？您可以将S3中的数据流式传输到核心节点上的HDFS，在HDFS上进行处理，而不是将数据从HDFS共享到任务节点，这在这种情况下会增加IO开销。
我必须使用名为weka的第三方库执行一些数据挖掘任务。但我不确定如何在amazonelasticmapreduce服务中包含所需的jar文件。有没有人有处理过这种情况的经验？ 最佳答案 一个简单的解决方案是使用映射器和缩减器将依赖项放入jar文件中。如果您使用Maven构建我建议使用MavenAssemblyPlugin用于打包具有所有依赖项的单个jar的插件。 关于amazon-web-services-使用亚马逊弹性mapreduce服务时如何在hadoop中包含第三方库，我们在St
我正在尝试在AmazonEMR下运行wordcount示例。-1-首先，我使用以下命令创建集群:./elastic-mapreduce--create--name"MyTest"--alive这将创建一个具有单个实例的集群并返回一个jobID，假设为j-12NWUOKABCDEF-2-其次，我使用以下命令启Action业:./elastic-mapreduce--jobflowj-12NWUOKABCDEF--jars3n://mybucket/jar-files/wordcount.jar--main-classabc.WordCount--args3n://mybucket/输入数
