在YARN或EMR而非EC2上部署Spark是否有实质性优势？这将主要用于研究和原型(prototype)设计，并且可能使用Scala。我们不愿意不使用EC2主要是因为其他选项涉及额外的基础设施和复杂性，但也许它们也提供了实质性的好处？我们主要是从S3读取数据/向S3写入数据。 最佳答案 让我们区分不同的层:有基础设施层，即spark作业应该在哪些(虚拟)机器上运行。潜在的选择包括本地机器集群或从EC2租用的虚拟机集群。尤其是当从S3写入大量数据或向S3写入大量数据时，EC2可能是一个不错的选择，因为这两种服务都很好地集成并且通常在
我有一个DynamoDB表，我需要连接到EMRSparkSQL以在该表上运行查询。我得到了带有发布标签emr-4.6.0和Spark1.6.1的EMRSparkCluster。我指的是文档:AnalyseDynamoDBDatawithSpark连接到主节点后，我运行命令:spark-shell--jars/usr/share/aws/emr/ddb/lib/emr-ddb-hadoop.jar它给出警告:Warning:Localjar/usr/share/aws/emr/ddb/lib/emr-ddb-hadoop.jardoesnotexist,skipping.稍后，当我使用导
我正在尝试使用AmazonElasticMapReduce运行数百万个案例的一系列模拟。这是一个没有reducer的Rscript流作业。我在我的EMR调用--reducerorg.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityReducer中使用IdentityReducer。脚本文件在手动传递一行字符串时从Linux机器上的命令行本地测试和运行时工作正常echo"1,2443,2442,1,5"|./mapper.R然后我得到了我期望的一行结果。但是，当我使用EMR上的输入文件中的大约10,000个案例(行)测试我的模拟时，在10,000个输入行中，我只得到了十
我正在努力为我的AmazonEMR集群启用YARN日志聚合。我正在按照此文档进行配置:http://docs.aws.amazon.com/ElasticMapReduce/latest/DeveloperGuide/emr-plan-debugging.html#emr-plan-debugging-logs-archive在标题为“使用AWSCLI在AmazonS3中聚合日志”的部分下。我已验证hadoop-config引导操作将以下内容放入yarn-site.xmlyarn.log-aggregation-enabletrueyarn.log-aggregation.retain
本篇文章授权活动官方亚马逊云科技文章转发、改写权，包括不限于在亚马逊云科技开发者社区,知乎，自媒体平台，第三方开发者媒体等亚马逊云科技官方渠道意料之中2023年9月25日，亚马逊宣布与Anthropic正式展开战略合作，结合双方在更安全的生成式AI领域的先进技术和专业知识，加速Anthropic未来基础模型的开发，并将其广泛提供给亚马逊云科技的客户使用。在2023年即将结束之际，亚马逊云科技在9月底宣布于Anthropic展开战略合作，此次合作是亚马逊云科技在生成式AI“三层架构”中持续扩展其独特服务的最新发布。在底层，亚马逊云科技继续提供来自英伟达的计算实例，以及亚马逊云科技的自研芯片，包括
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
我正在研究AWSEMR。我想尽快得到死亡任务节点的信息。但根据hadoop中的默认设置，心跳每10分钟共享一次。这是mapred-default中的默认键值对-mapreduce.jobtracker.expire.trackers.interval:600000ms我尝试使用-thislink将默认值修改为6000毫秒在那之后，每当我从EMR集群终止任何ec2机器时，我都无法看到状态变化那么快。(在6秒内)资源管理器RESTAPI-http://MASTER_DNS_NAME:8088/ws/v1/cluster/nodes问题-在运行的EMR集群(Hadoop集群)中查看mapre
我正在尝试在AmazonEMR集群中提交一个简单的Spark作业。我的集群有5个M4.2xlarge实例(1个主实例、4个从实例)，每个实例有16个vCPU和32GB内存。这是我的代码:defmain(args:Array[String]):Unit={valsparkConfig=newSparkConf().set("hive.exec.dynamic.partition","true").set("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict").set("hive.s3.max-client-retries","50").set("h
我正在尝试从s3查询(15天的数据)。我尝试分别(每天)查询它们，效果很好。它也可以正常工作14天。但是当我查询15天时，作业一直运行(挂起)并且任务#没有更新。我的设置:我正在使用51节点集群r3.4xlarge，启用了动态分配和最大资源。我所做的只是=valstartTime="2017-11-21T08:00:00Z"valendTime="2017-12-05T08:00:00Z"valstart=DateUtils.getLocalTimeStamp(startTime)valend=DateUtils.getLocalTimeStamp(endTime)valdays:In
DirectFileOutputCommitter在Spark2.2.0中不再可用。这意味着写入S3需要非常长的时间(3小时对2分钟)。我可以通过在spark-shell中将FileOutputCommitter版本设置为2来解决这个问题，spark-shell--confspark.hadoop.mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version=2同样不适用于spark-sqlspark-sql--confspark.hadoop.mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version=2上面的命令
