我有一个允许用户上传视频的Django应用程序。它托管在Heroku上，上传的文件存储在S3存储桶中。在从Django应用程序获得预签名请求后，我正在使用JavaScript将文件直接上传到S3。这是由于Heroku30s请求超时。无论如何，我可以通过Django后端上传大文件而不使用JavaScript并影响用户体验吗？ 最佳答案 您应该考虑以下几点来解决您的问题。为什么你的文件不应该到达你的django服务器然后去s3:将文件发送到django服务器然后将它们发送到s3只是浪费计算能力和带宽。下一个问题是，当您可以直接将文件发送

我在AWSEMR上运行一个非常简单的Spark作业，似乎无法从我的脚本中获取任何日志输出。我试过打印到stderr:frompysparkimportSparkContextimportsysif__name__=='__main__':sc=SparkContext(appName="HelloWorld")print('Hello,world!',file=sys.stderr)sc.stop()并使用所示的Spark记录器here:frompysparkimportSparkContextif__name__=='__main__':sc=SparkContext(appName

我在AWSEMR上运行一个非常简单的Spark作业，似乎无法从我的脚本中获取任何日志输出。我试过打印到stderr:frompysparkimportSparkContextimportsysif__name__=='__main__':sc=SparkContext(appName="HelloWorld")print('Hello,world!',file=sys.stderr)sc.stop()并使用所示的Spark记录器here:frompysparkimportSparkContextif__name__=='__main__':sc=SparkContext(appName

我曾尝试使用lambda函数将文件写入S3，然后测试显示“成功”，但我的S3存储桶中没有任何内容。发生了什么？有谁能给我一些建议或解决方案吗？非常感谢。这是我的代码。importjsonimportboto3deflambda_handler(event,context):string="dfghj"file_name="hello.txt"lambda_path="/tmp/"+file_names3_path="/100001/20180223/"+file_namewithopen(lambda_path,'w+')asfile:file.write(string)file.cl

我曾尝试使用lambda函数将文件写入S3，然后测试显示“成功”，但我的S3存储桶中没有任何内容。发生了什么？有谁能给我一些建议或解决方案吗？非常感谢。这是我的代码。importjsonimportboto3deflambda_handler(event,context):string="dfghj"file_name="hello.txt"lambda_path="/tmp/"+file_names3_path="/100001/20180223/"+file_namewithopen(lambda_path,'w+')asfile:file.write(string)file.cl

我在AWS上有一个现有的ElasticBeanstalkflask应用程序，它偶尔不会初始化并出现以下错误:[MonJan2310:06:51.5502052017][core:error][pid7331][client127.0.0.1:43790]scripttimedoutbeforereturningheaders:application.py[MonJan2310:10:43.9100142017][core:error][pid7329][client127.0.0.1:43782]Endofscriptoutputbeforeheaders:application.py

我在AWS上有一个现有的ElasticBeanstalkflask应用程序，它偶尔不会初始化并出现以下错误:[MonJan2310:06:51.5502052017][core:error][pid7331][client127.0.0.1:43790]scripttimedoutbeforereturningheaders:application.py[MonJan2310:10:43.9100142017][core:error][pid7329][client127.0.0.1:43782]Endofscriptoutputbeforeheaders:application.py

我有一个24/7全天候运行的EMR集群。我无法将其关闭并启动新的。我想做的是在已经运行的集群上执行类似引导操作的操作，最好使用Python和boto或AWSCLI。我可以想象分两步完成:1)在所有正在运行的实例上运行脚本(如果这在某种程度上是可能的，例如来自boto，那就太好了)2)在我想调整集群大小的情况下将脚本添加到引导操作。所以我的问题是:是否可以使用boto或至少使用AWSCLI来做这样的事情？我正在浏览github上的文档和源代码，但我无法弄清楚如何在集群已经运行时添加新的“Bootstrap”操作。 最佳答案 迟到的答案

我有一个24/7全天候运行的EMR集群。我无法将其关闭并启动新的。我想做的是在已经运行的集群上执行类似引导操作的操作，最好使用Python和boto或AWSCLI。我可以想象分两步完成:1)在所有正在运行的实例上运行脚本(如果这在某种程度上是可能的，例如来自boto，那就太好了)2)在我想调整集群大小的情况下将脚本添加到引导操作。所以我的问题是:是否可以使用boto或至少使用AWSCLI来做这样的事情？我正在浏览github上的文档和源代码，但我无法弄清楚如何在集群已经运行时添加新的“Bootstrap”操作。 最佳答案 迟到的答案

参考文档https://docs.amazonaws.cn/en_us/greengrass/v2/developerguide/quick-installation.html?icmpid=docs_gg_console过程记录准备自动化安装过程中IAM需要的必要权限https://docs.amazonaws.cn/en_us/greengrass/v2/developerguide/provision-minimal-iam-policy.html本地用配置好的awscli确认当前的IAMuserawsstsget-caller-identity来到IAM控制台中先创建一个policy.