我在pyspark和mongoDB之间建立简单的“helloworld”连接时遇到了问题(参见我正在尝试模拟的示例https://github.com/mongodb/mongo-hadoop/tree/master/spark/src/main/python)。有人可以帮我理解并解决这个问题吗？详细信息:我可以使用下面看到的--jars--conf--py-files成功运行pysparkshell，然后导入pymongo_spark，最后连接到数据库；但是，当我尝试打印“helloworld”时，由于permissiondenied'/home/.cache'问题，python无法
事实证明，在引导操作中将大文件(~6GB)从S3复制到ElasticMapReduce集群中的每个节点并不能很好地扩展；管道只有这么大，随着#个节点变大，到节点的下载会受到限制。我正在运行一个包含22个步骤的作业流程，其中可能有8个步骤需要此文件。当然，我可以从S3复制到HDFS并在每一步之前缓存文件，但这是一个主要的速度killer(并且会影响可伸缩性)。理想情况下，作业流将从每个节点上的文件开始。至少有一些StackOverflow问题间接地解决了通过作业流程持久化缓存文件的问题:Re-usefilesinHadoopDistributedcache,Lifeofdistribut
我正在尝试安装具有3个节点的hadoopcloudera集群，所有这些节点都是ubuntu12.04机器。为此，我做了以下事情。我已经在所有机器上创建了hduser，并通过以下命令授予它root权限。sudoaddgrouphadoopsudoadduser--ingrouphadoophdusersudoadduserhdusersudosudosuhduser然后在所有机器上通过以下命令为无密码ssh生成无密码key。机器详细信息:master-1ip:192.168.0.101slave-1ip:192.168.0.102slave-2ip:192.168.0.103命令:ssh
我的工作流程如下:我正在处理大量数据。我有一个需要缓存的MapFile。此文件的大小现在为1GB，但我希望它最终会变大。MapFile的内容应该是这样的:12345,45464192.34.23.133214,45321123.45.32.1在map-phase中，我处理来自TextInputFormat格式的输入文件中的每条记录。我解析该行(按标记拆分)并检索前两个标记，token1和token2。如果(token1,token2)对不在缓存文件中，那么我调用API，获取信息，保存在缓存中(如果可能)并继续处理。privateParserparser=newcustomParser(
rdd.saveAsTextFile("s3n://bucket-name/path)正在创建一个空文件，文件夹名称为-[folder-name]_$folder$似乎hadoop-awsjar(org.apache.hadoop的)使用这个空文件来模仿S3文件系统作为hadoop文件系统。但是，我的应用程序将数千个文件写入S3。当saveAsTextFile创建文件夹(从给定路径)以写入数据(从rdd)时，我的应用程序最终创建了数千个这样的空文件-[directory-name]_$folder$.有没有办法让rdd.saveAsTextFile不写这些空文件？
我已按照Hadoopthedefinitiveguide,4thedition:AppendixA中的说明进行操作在伪分布式模式下配置Hadoop。一切正常，除了我尝试创建目录时:hadoopfs-mkdir-p/user/$USER命令返回以下消息:mkdir:/user/my_user_name':Input/outputerror。虽然，当我第一次登录到我的根帐户sudo-s然后键入hadoopfs-mkdir-p/user/$USER命令时，目录'user/root'被创建(路径中的所有目录)。我想我遇到了Hadoop权限问题。任何帮助将不胜感激，谢谢。
http://testing:50070/webhdfs/v1/Test/asaw4zds_ssdf4_ht35-9a1a-4a7b-9n.jpg?op=OPEN我正在使用webhdfs通过hadoop获取上面的图像我想将此图像缓存在浏览器如何做到这一点是否有任何机制来缓存来自hadoop的图像以及如何隐藏此url中的端口号 最佳答案 我对webhdfs不熟悉，但如果它不支持缓存，你必须在客户端和webhdfs服务器之间放置一个缓存层。好吧，您需要的是启用缓存功能的反向代理。有几种选择如何做到这一点，但你应该选择Apachemod_
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
我在AWS数据管道中使用EMR事件。此EMR事件正在EMR集群中运行配置单元脚本。它以dynamoDB作为输入并将数据存储在S3中。这是EMR事件中使用的EMR步骤s3://elasticmapreduce/libs/script-runner/script-runner.jar,s3://elasticmapreduce/libs/hive/hive-script,--run-hive-script,--hive-versions,latest,--args,-f,s3://my-s3-bucket/hive/my_hive_script.q,-d,DYNAMODB_INPUT_TA
当我在3节点集群hadoop中运行简单的wordcount示例时，出现以下错误。我检查了必要文件夹的所有写/读权限。此错误不会停止mapreduce作业，但所有工作负载都转到集群中的一台机器上，其他两台机器在任务到达时给出与上述相同的错误。12/09/1309:38:37INFOmapred.JobClient:TaskId:attempt_201209121718_0006_m_000008_0,Status:FAILEDjava.lang.Throwable:ChildErroratorg.apache.hadoop.mapred.TaskRunner.run(TaskRunner
