我有一个映射器，它在处理数据时将输出分为3种不同的类型(类型是输出键)。我的目标是通过reducer创建3个不同的csv文件，每个文件都包含一个带有标题行的键的所有数据。键值可以改变并且是文本字符串。现在，理想情况下，我想要3个不同的reducer，每个reducer只会获得一个键及其整个值列表。除了，这似乎不起作用，因为键没有映射到特定的reducer。在其他地方对此的答案是编写一个自定义分区器类，将每个所需的键值映射到特定的缩减器。这会很棒，除了我需要使用python流式传输并且我无法在我的工作中包含自定义流式传输jar，所以这似乎不是一个选项。我看到inthehadoopdocs
我设置了一个AmazonElasticMapreduce作业来运行配置单元查询CREATEEXTERNALTABLEoutput_dailies(daystring,typestring,subTypestring,productstring,productDetailsstring,uniqueUsersint,totalUsersint)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY'\t'LINESTERMINATEDBY'\n'STOREDASTEXTFILELOCATION'${OUTPUT}';INSERTOVERWRITETABLEoutput_
我已经尝试了以下引导操作组合来增加我的作业的堆大小，但它们似乎都不起作用:--mapred-key-valuemapred.child.java.opts=-Xmx1024m--mapred-key-valuemapred.child.ulimit=unlimited--mapred-key-valuemapred.map.child.java.opts=-Xmx1024m--mapred-key-valuemapred.map.child.ulimit=unlimited-mmapred.map.child.java.opts=-Xmx1024m-mmapred.map.child.
为了尝试解决performanceissues使用AmazonEMR，我尝试使用s3distcp将文件从S3复制到我的EMR集群以进行本地处理。作为第一个测试，我从一个目录复制一天的数据，2160个文件，使用--groupBy选项将它们折叠成一个(或几个)文件。工作似乎运行得很好，向我展示了map/reduce进度到100%，但此时进程挂起并且再也没有回来。我怎样才能弄清楚发生了什么？源文件是存储在S3中的GZipped文本文件，每个大约30kb。这是一个普通的AmazonEMR集群，我从主节点的shell运行s3distcp。hadoop@ip-xxx:~$hadoopjar/hom
在我们的EMR集群中，我们使用自定义log4j-appenders和log4j.properties来允许我们将日志转发到Splunk并让我们做一些提供的库和配置不知道如何做的魔术。在EMR3.x中，我们使用引导操作来做到这一点:从s3下载我们的自定义log4jappenderjar，log4j.properties，我们自定义的container-log4j.properties。将我们自定义的log4jappenderjar放入yarnlib目录中/home/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/.更新Hadoop类路径以使用我们的自定义log4j附加器将我们修
Thispreviousquestionaddressed如何为hadoop流导入nltk等模块。概述的步骤是:zip-rnltkandyaml.zipnltkyamlmvntlkandyaml.zip/path/to/where/your/mapper/will/be/nltkandyaml.mod您现在可以导入nltk模块以在您的Python脚本中使用:导入zip导入importer=zipimport.zipimporter('nltkandyaml.mod')yaml=importer.load_module('yaml')nltk=importer.load_module('
AmazonSageMaker： AmazonSageMaker是一项完全托管的服务，它汇集了大量工具，可为任何使用案例提供高性能、低成本的机器学习（ML）。借助SageMaker，您可以使用笔记本、调试器、分析器、管道、MLOps等工具大规模构建、训练和部署机器学习模型——这一切都在一个集成式开发环境（IDE）中完成。SageMaker通过简化的访问控制和机器学习项目的透明度来支持治理要求。此外，您可以使用专门构建的工具来微调、实验、再训练和部署基础模型，构建自己的基础模型（在海量数据集上训练过的大型模型） SageMaker提供对数百个预训练模型的访问权限，
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:
在下面的代码中，我试图从spark启动一个hivethrift服务器:valconf=newSparkConf().setAppName("HiveDemo")valsc=newSparkContext(conf)valsql=newHiveContext(sc)sql.setConf("hive.server2.thrift.port","10001")valdf=sql.read.parquet("s3n://...")df.registerTempTable("test")HiveThriftServer2.startWithContext(sql)while(true){Thr
我是AWS和AmazonEMR的新手。我使用自定义引导脚本创建了一个新集群。当我启动集群时，它因Bootstrap脚本失败而终止。我现在已经修复了我的脚本，并想重新启动theNow，在EMR控制台中我没有找到任何重新启动集群的选项!我在网上搜索了很多，但没有找到任何帮助指导重新启动已终止的集群。感谢您的帮助。 最佳答案 您可以选择克隆集群。它甚至可以具有相同的名称。 关于java-如何在AmazonEMR上编辑和重新启动已终止的集群？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题
