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scala - AWS S3 中的 FileUtil.copyMerge()

我已经使用以下代码将DataFrame作为text格式加载到HDFS中。finalDataFrame是DataFramefinalDataFrame.repartition(1).rdd.saveAsTextFile(targetFile)执行上面的代码后,我发现用我提供的文件名创建了一个目录,并在该目录下创建了一个文件,但不是文本格式。文件名类似于part-00000。我已经使用下面的代码在HDFS中解决了这个问题。valhadoopConfig=newConfiguration()valhdfs=FileSystem.get(hadoopConfig)FileUtil.copyMe

hadoop - 使用 aws 自动化 Hive Activity

我想每天自动化我的配置单元脚本,为了做到这一点,我有一个选项是数据管道。但问题是我正在将数据从dynamo-db导出到s3,并使用配置单元脚本来处理这些数据。我在配置单元脚本中提供此输入和输出,这是问题开始的地方,因为配置单元事件必须有输入和输出,但我必须在脚本文件中提供它们。我正在尝试找到一种方法来自动化此配置单元脚本并等待一些想法?干杯, 最佳答案 您可以在Hive事件上禁用暂存以运行任意Hive脚本。stage=false做类似的事情:{"name":"DefaultActivity1","id":"ActivityId_1"

hadoop - 将 Hadoop+Hive 与 AWS EMR 上的 MongoDB 连接(找不到类 com/mongodb/DBObject)

我喜欢通过MongoDB连接(而不是通过BSON转储)将EMR集群连接到我们的MongoDB。为此,我通过AWS管理控制台生成了集群。在Bootstrap配置中,我指向了这个位于S3上的文件:#!/bin/shwget-P/home/hadoop/libhttp://central.maven.org/maven2/org/mongodb/mongo-java-driver/2.13.0/mongo-java-driver-2.13.0.jarwget-P/home/hadoop/libhttps://github.com/mongodb/mongo-hadoop/releases/d

hadoop - 有没有办法让 Spark 在不使用 Hadoop 的情况下读取 AWS S3 文件?

独立程序可以通过使用AWS客户端jar文件在没有Hadoop的情况下读取/写入AWSS3文件。Spark程序可以在没有Hadoop的情况下读/写文件。然而,Spark需要读取/写入AWSS3文件的程序才能使用Hadoop。即便如此,即使设置了Hadoop目录,Spark1.4和Hadoop2.6&2.7仍会出现关于缺少S3的Hadoop类的运行时错误。Spark程序是否可以通过AWS客户端jar文件在不使用Hadoop的情况下读取/写入S3文件?如果不是,我该如何解决Spark在运行时缺少Hadoop的S3类的问题? 最佳答案 Sp

hadoop - 停止 hadoop/EMR/AWS 创建带有 _$folder$ 扩展名的 S3 路径

在EMR上运行spark作业,输出直接写入S3。我注意到每个S3目录路径(例如/the/s3/path)都包含一个名为/the/s3/path_$folder$的标志文件。这导致使用spark重新加载数据时出现问题(它是Parquet,spark提示额外的文件等)。我怎样才能阻止AWS/无论它是什么来创建这个标志?它过去也发生在hadoop作业中,所以我不认为它是spark(尽管它使用hadoopFS的东西)。 最佳答案 嗯,是的,我以前也获取过这些文件夹,但是它们不再出现了...我怀疑是因为我对hadoopConfiguratio

amazon-web-services - AWS EMR 使用 KMS 加密 S3 存储桶

我的EMR出现以下情况,有人可以指导如何进行相同的配置吗?EMR集群跨数据管道执行多项操作:使用KMSKEY1将EMR写入S3BUCKET1使用KMSKEY2将EMR写入S3BUCKET2如何在EMR中配置以上内容?我知道配置EMR的唯一选项位于emrfs-site.xml&/etc/hadoop/conf.empty/core-site.xml这些有标签fs.s3.serverSideEncryption.kms.keyId如何使用上述KMSkey实现我的要求?我需要为不同的存储桶写入在KMSkey之间切换。 最佳答案 您可以为E

ruby - 使用 SequenceFile 的 Hadoop 流式处理(在 AWS 上)

我有大量Hadoop序列文件,我想在AWS上使用Hadoop进行处理。我现有的大部分代码都是用Ruby编写的,因此我想在AmazonEMR上使用HadoopStreaming以及我的自定义RubyMapper和Reducer脚本。我找不到任何关于如何将SequenceFiles与HadoopStreaming集成以及如何将输入提供给我的Ruby脚本的文档。我会很感激一些关于如何启Action业(直接在EMR上,或者只是一个普通的Hadoop命令行)以使用SequenceFiles的说明,以及一些关于如何期望将数据提供给我的脚本的信息。--编辑:我之前错误地提到了StreamFiles而

apache - 为什么 hdfs 在 Hadoop 集群中抛出 LeaseExpiredException (AWS EMR)

我在hadoop集群中收到LeaseExpiredException-tail-f/var/log/hadoop-hdfs/hadoop-hdfs-namenode-ip-172-30-2-148.log2016-09-2111:54:14,533INFOBlockStateChange(IPCServerhandler10on8020):BLOCK*InvalidateBlocks:addblk_1073747501_6677to172.30.2.189:500102016-09-2111:54:14,534INFOorg.apache.hadoop.ipc.Server(IPCSe

hadoop - 结合 AWS EMR 输出

我使用自定义映射器运行了一个测试AWSEMR作业,但使用NONE作为缩减器。我在13个单独的“部分”文件中获得了(预期的)输出。如何将它们合并到一个文件中?我不需要以任何特殊方式聚合数据,我也不在乎它是排序的、任意重新排序的还是按顺序保留的。但我想有效地将​​数据放回一个文件中。我必须手动执行此操作,还是有办法将其作为EMR集群的一部分执行?我很奇怪没有默认选项或某种自动步骤可用。我读过一些关于IdentityReducer的内容。它能满足我的要求吗?如果是,在通过EMR控制台启动集群时如何使用它?我的数据在S3中。编辑非常清楚,我可以在工作完成后对所有输出部分运行cat,如果这是我必

apache-spark - hadoop aws 版本兼容性

是否有任何关于awsjavasdk、hadoop、hadoop-awsbundle、hive、spark之间兼容的版本集的引用?比如我知道Spark不兼容Hive2.1.1以上的hive版本 最佳答案 您不能从whichhadoop-aws构建的更高版本的AWSSDK中删除并期望s3a连接器工作。曾经。现在在S3Atroubleshootingdocs中写得很清楚了。无论您遇到什么问题,更改AWSSDK版本都不会解决问题,只会更改您看到的堆栈跟踪。考虑到AWS团队推出新SDK的速度,这似乎令人沮丧,但您必须了解(a)API经常在版本