我正在尝试运行MapReduce流作业，该作业从s3存储桶中与给定模式匹配的目录中获取输入文件。该模式类似于bucket-name/[date]/product/logs/[hour]/[logfilename]。示例日志稍后会像bucket-name/2013-05-02/product/logs/05/log123456789一样。我可以通过仅将文件名的小时部分作为通配符传递来使工作正常进行。例如:bucket-name/2013-05-02/product/logs/*/。这成功地从每个小时中挑选了每个日志文件，并将它们分别传递给映射器。问题是我也尝试使日期成为通配符，例如:bu
我有一个映射器和缩减器，当我在管道版本中运行它们时它们工作正常:catdata.csv|./mapper.py|sort-k1,1|./reducer.py我使用了elasticmapreducerwizard，加载了输入、输出、bootstrap等，bootstrap成功了，但是还是执行出错。这是我在第1步的stderr中遇到的错误...+/etc/init.d/hadoop-state-pusher-controlstop+PID_FILE=/mnt/var/run/hadoop-state-pusher/hadoop-state-pusher.pid+LOG_FILE=/mnt/
我想将EMR本地文件系统中的目录作为压缩文件上传到s3。有没有比我目前使用的方法更好的方法来解决这个问题？是否可以将ZipOutputStream作为Reducer输出返回？谢谢zipFolderAndUpload("target","target.zip","s3n://bucketpath/");staticpublicvoidzipFolderAndUpload(StringsrcFolder,StringzipFile,Stringdst)throwsException{//ZipsadirectoryFileOutputStreamfileWriter=newFileOutp
我正在尝试在版本2.4.0上将一对rdd写入ElasticCloud上的ElasticSearch。我正在使用elasticsearch-spark_2.10-2.4.0插件写入ES。这是我用来写入ES的代码:defpredict_imgs(r):importjsonout_d={}out_d["pid"]=r["pid"]out_d["other_stuff"]=r["other_stuff"]return(r["pid"],json.dumps(out_d))res2=res1.map(predict_imgs)es_write_conf={"es.nodes":image_es,
我已经尝试了以下引导操作组合来增加我的作业的堆大小，但它们似乎都不起作用:--mapred-key-valuemapred.child.java.opts=-Xmx1024m--mapred-key-valuemapred.child.ulimit=unlimited--mapred-key-valuemapred.map.child.java.opts=-Xmx1024m--mapred-key-valuemapred.map.child.ulimit=unlimited-mmapred.map.child.java.opts=-Xmx1024m-mmapred.map.child.
在我最近在Google实习期间学习了MapReduce来解决计算机视觉问题之后，我觉得自己像一个开明的人。我已经在使用R进行文本挖掘了。我想将R用于大规模文本处理和主题建模实验。我开始阅读教程并研究其中的一些。我现在将我对每个工具的理解写下来:1)R文本挖掘工具箱:用于本地(客户端)文本处理，它使用XML库2)Hive:Hadoopinterative，提供调用map/reduce的框架，也提供DFS接口(interface)，用于在DFS上存储文件。3)RHIPE:RHadoop集成环境4)ElasticMapReducewithR:一个为那些没有自己的集群的人准备的MapReduc
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
我希望我是以正确的方式提出这个问题。我正在学习使用ElasticMapReduce的方法，并且看到了很多关于可与“流式”作业流一起使用的“聚合”reducer的引用资料。在Amazon的“AmazonElasticMapReduce简介”PDF中，它指出“AmazonElasticMapReduce有一个名为aggregrate的默认缩减器”我想知道的是:还有其他可用的默认reducer吗？我知道我可以编写自己的reducer，但我不想最终编写已经存在的东西并“重新发明轮子”，因为我确信我的轮子不会像原来的那样好。 最佳答案 他们引
AmazonEMRDocumentationtoaddstepstocluster表示单个ElasticMapReduce步骤可以向Hadoop提交多个作业。然而，AmazonEMRDocumentationforStepconfiguration建议单个步骤只能执行一次hadoop-streaming.jar(也就是说，HadoopJarStep是一个HadoopJarStepConfig而不是一组HadoopJarStepConfigs)。一次向Hadoop提交多个作业的正确语法是什么？ 最佳答案 赞AmazonEMRDocum
我正在尝试评估这两个选项之间的差异。以下是我能想到的一些优缺点:ElasticMapReduce=>来自Amazon的更好支持，无需管理集群，更昂贵(？)EC2+Hadoop=>更多地控制您的hadoop配置，更便宜(？)我想知道是否有人针对EMR对EC2+Hadoop的性能进行了基准测试？大型集群部署的成本是否有显着差异？还有哪些区别？ 最佳答案 我们在工作中使用这两种方法(EMR和EC2)。Amar提到的EMR的优势或多或少是正确的:因此，如果您想要简单，它可能是可行的方法。但是还有其他的考虑:EMR的版本远远落后于apache
