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
这个问题在这里已经有了答案:Howtofixjava.lang.UnsupportedClassVersionError:Unsupportedmajor.minorversion(50个答案)关闭6年前。我正在尝试通过AWSEMR运行Java1.8MapReduce作业。我已将编译合规性和JRE版本设置为1.8。但在运行时仍然出现以下错误。因为我使用的是一个stanfordAPI，所以我无法切换到较低的Java版本。有人可以在这里帮助我吗？Exceptioninthread"main"java.lang.UnsupportedClassVersionError:org/neu/mr/
有什么方法可以将我的Javajar中的文件写入将写入我的reduce文件的S3文件夹？我试过类似的东西:FileSystemfs=FileSystem.get(conf);FSDataOutputStreamFS=fs.create(newPath("S3folderoutputpath"+"//Result.txt"));PrintWriterwriter=newPrintWriter(FS);writer.write(averageDelay.toString());writer.close();FS.close();这里的Result.txt是我要写入的新文件。
对于我正在处理的这个问题，我需要架构建议。我在gzip文件夹中每15分钟就有一次日志文件。其中每一个都有大约100,000个进一步的文件需要处理。我有一个python代码，它对每个文件进行相同的处理。没有map减少代码。只是我们正在重新排列该文件夹中的数据。我想利用Hadoop的并行处理能力来更快地处理这些文件。所以，我的问题是，我是否总是必须编写map/reduce代码才能使用hadoop的并行处理能力，或者有一种方法可以像在EMR实例上一样运行我当前的Python代码并并行处理这些文件？谢谢你的帮助，艾米 最佳答案 我可以运行我
我们一直在运行一个3节点AWSEMR集群(1个NameNode，2个DataNode)。观察到Namenode检查点没有发生，fsImage，md5文件没有更新。编辑日志堆积如山，导致NameNode因磁盘空间不足而出现故障。HDFS版本:Hadoop2.8.3-amzn-0-rw-r--r--1hdfshdfs62Sep312:04fsimage_0000000000000000000.md5-rw-r--r--1hdfshdfs317Sep312:04fsimage_0000000000000000000-rw-r--r--1hdfshdfs260954697Sep313:49ed
我正在我的Bootstrap代码中设置一个环境变量exportHADOOP_HOME=/home/hadoopexportHADOOP_CMD=/home/hadoop/bin/hadoopexportHADOOP_STREAMING=/home/hadoop/contrib/streaming/hadoop_streaming.jarexportJAVA_HOME=/usr/lib64/jvm/java-7-oracle/接下来是使用上面定义的变量之一-$HADOOP_CMDfs-mkdir/home/hadoop/contents$HADOOP_CMDfs-put/home/had
