我正在尝试结合使用Jupyter、PySpark和S3文件(通过s3a协议(protocol))。我需要org.apache.hadoop.fs.s3a.TemporaryAWSCredentialsProvider，因为我们需要使用s3sessiontoken。这是添加到hadoop-aws2.8.3+。我正在尝试以下代码:importosfrompyspark.sqlimportSparkSessionos.environ['PYSPARK_SUBMIT_ARGS']='--packagesorg.apache.hadoop:hadoop-aws:3.0.0pyspark-shel

我喜欢使用Sqoop，但认为不值得仅仅为此在ElasticMapReduce(我非常喜欢)上运行Clouderastack@AWS。我目前的想法是将我需要的数据写入@S3的外部表中，然后编写一个脚本将其导入到mysql中。亚马逊有一些关于SimpleDB的东西(example)，但我也不确定那条路线？对S3中的数据很好，只是想知道是否有人有更好的主意。谢谢! 最佳答案 我使用并且效果很好的最简单的解决方案:正如您建议的那样，将您的数据放入S3存储桶中。您可以创建一个托管在S3上并具有例如制表符分隔格式。如果您在最后一步使用一个red

我正在Gzipped.arc文件上运行MapReduce任务。类似于此question，我遇到了困难，因为Gzip解压缩是自动运行的(因为文件有.gz扩展名)，但它导致换行符/回车符按照Unix文件编码被渲染为换行符的问题。这使得输入完全不可读，因为它取决于文件中嵌入的特定字符数。我正在尝试禁用Gzip解压缩，以便我可以在我的映射器中正确地执行它。我试过:-jobconfstream.recordreader.compression=none但这似乎并不影响压缩。有什么方法可以防止对我的输入进行Gzip解压缩？谢谢，-Geoff 最佳答案

将ElasticMapReduce输出导入SimpleDB的最有效方法是什么？我知道我可以将结果输出到S3，下载它们，然后让脚本解析结果并插入到SimpleDB中。但是有没有更简单/更快速的方法可以直接将EMR输出插入SimpleDB(出于时间和效率的原因)？ 最佳答案 请参阅以下Amazon入门文档的第12页，其中有一节是关于“将数据存储到AmazonSimpleDB中”:http://awsmedia.s3.amazonaws.com/pdf/introduction-to-amazon-elastic-mapreduce.pd

我有一个在AmazonEMR上运行并输出到HDFS平面文件的Hadoopmapreduce类。一切都很好，但现在我需要输出到同样在AWS上运行的Cassandra数据库。我构建并运行了一个本地客户端并让它运行起来，然后将Cassandra编写代码转移到我的Hadoop项目中。问题似乎是，Amazon为Hadoop1.0.3绘制了/home/hadoop/lib/netty-3.2.4.Final.jar，但是在AWS上运行的Cassandra是1.2。6并使用netty-3.5.9.Final.jar。我能做些什么来防止或规避这种冲突？我可以在AmazonEMR绘制的那个版本旁边绘制我

我是AWS的新手，当我尝试在eclipse中运行AwsConsoleApp.java时，出现以下错误。我已经正确设置了access-id和secret-key。===========================================WelcometotheAWSJavaSDK!===========================================CaughtException:Requesthasexpired.Timestampdateis2013-07-09T06:24:57.628ZReponseStatusCode:400ErrorCode:Req

我已经使用Hive设置了AWSEMR集群。我想使用java从我的本地机器连接到hivethrift服务器。我尝试了以下代码-Class.forName("com.amazon.hive.jdbc3.HS2Driver");con=DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://ec2XXXX.compute-1.amazonaws.com:10000/default","hadoop","");http://docs.aws.amazon.com/ElasticMapReduce/latest/DeveloperGuide/HiveJDBCDrive

我在AWSElasticMapReduce上运行以下MapReduce:./elastic-mapreduce--create--stream--nameCLI_FLOW_LARGE--mappers3://classify.mysite.com/mapper.py--reducers3://classify.mysite.com/reducer.py--inputs3n://classify.mysite.com/s3_list.txt--outputs3://classify.mysite.com/dat_output4/--caches3n://classify.mysite.c

我们目前在SQLServer中有我们的数据，我们正在尝试将它们作为Parquet文件移动到我们的s3存储桶中。目的是在AWSEMR(主要是Spark、Hive和Presto)中分析这个s3数据。我们不想将数据存储在HDFS中。这里有哪些选择？据我们所知，似乎我们可以使用spark或sqoop进行此导入。虽然在这种情况下sqoop由于并行性(并行数据库连接)比Spark快，但似乎无法将parquet文件从sqoop写入s3-Sqoop+S3+ParquetresultsinWrongFSerror.解决方法是移动到hdfs，然后移动到s3。但是，这似乎效率不高。如何使用SparkSQL从

我正在做AWS大数据示例:使用Hadoop流和Python代码进行情绪分析(链接如下:)http://blog.newitfarmer.com/anls/analytics-bi/sentiment-analysis-analytics-bi/13436/repost-analyzing-big-data-getting-started-sentiment-analysis一切正常，“除了”过程失败，因为我无法访问示例的以下key文件:s3://awsdocs/gettingstarted/latest/sentiment/config–nltk.sh我怀疑问题可能是没有公共(publ