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amazon-web-services - 尝试在 EMR 上安装 Spark 时引导失败

我正在使用此链接在EMR(Amazon上的ElasticMapReduce)上安装SparkClusterhttps://aws.amazon.com/articles/Elastic-MapReduce/4926593393724923为了创建Spark集群,我运行了以下命令,但我的集群每次都遇到引导失败。我无法解决这个问题,如果有人能在这里帮助我,那就太好了。awsemrcreate-cluster--nameSparkCluster--ami-version3.2\--instance-typem3.xlarge--instance-count3--ec2-attributes\

amazon-web-services - 如何使用 Hadoop 2.6 启动 Spark EC2 集群

我正在尝试使用Hadoop2.6在Spark1.6.1上运行SparkEC2集群-这是我尝试过的:./spark-ec2-i~/.ssh/***.pem\--instance-profile-name***\-k***\--region=us-east-1\--instance-type=m3.xlarge\-s2\--copy-aws-credentials\launchtest-cluster不过,这次安装的是Hadoop1.0。所以我在上面的命令中添加了以下选项:--hadoop-major-version=2\但是,我很快意识到,为了正确运行我的应用程序,我需要Hadoop2.

java.lang.ClassNotFoundException : org. apache.hive.service.cli.HiveSQLException 异常

为了通过spring应用程序连接配置单元,我在pom.xml中添加了以下依赖项。org.apache.hivehive-jdbc2.1.1org.apache.thriftlibfb3030.9.3org.apache.hivehive-commonorg.apache.hivehive-service-rpc2.1.1Butstilliamfacingthebelowexception::Causedby:java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/hive/service/cli/HiveSQLExceptionatorg.apache.hi

amazon-web-services - Hadoop配置属性

在我的Spark代码中,我必须在HadoopConfiguration中设置ACCESS_KEY和SECRET_KEY才能访问AWS-S3。在互联网上,我找到了多种设置这些属性的方法。例如样式#1,sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3n.access.key",AWS_ACCESS_KEY)sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3n.secret.key",AWS_SECRET_KEY)样式#2,sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3n.awsAccessKeyId",AWS_ACCESS_KEY)sc

amazon-web-services - 如何让 EMR 持续运行

这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Re-useAmazonElasticMapReduceinstance我能否让已启动的EMR集群保持运行并继续向其提交新作业直到我完成(比如几天后)然后关闭集群,或者我是否必须在EC2中启动我自己的集群才能这样做?

hadoop - java.lang.NoClassDefFoundError : org/apache/accumulo/core/client/Instance 错误

我正在使用小程序将数据写入Accumulo。程序在手动添加jars时运行。但是,当使用Maven构建时,使用手册中使用的相同版本会抛出:java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/accumulo/core/client/Instance.我该如何解决? 最佳答案 您的作业将在MR网络中的所有节点上运行。您需要在所有节点上安装适当的jar才能使其正常工作。正如您所注意到的,另一种方法是将所有内容都包含到一个uberjar中,其中包含您需要的所有内容。这样当你的工作被运送到每个节点时,你将拥有你

hadoop - 在 HDP (2.2) 平台上使用 Yarn-Client 上的 PySpark 将 Hbase 表读取到 Spark(1.2.0.2.2.0.0-82) RDD 时出现异常 "unread block data"

在HDP(2.2)上使用Yarn-Client(2.6.0)上的PySpark将Hbase(0.98.4.2.2.0.0)表读取到Spark(1.2.0.2.2.0.0-82)RDD时出现奇怪的异常)植物形态:2015-04-1419:05:11,295WARN[task-result-getter-0]scheduler.TaskSetManager(Logging.scala:logWarning(71))-Losttask0.0instage0.0(TID0,hadoop-node05.mathartsys.com):java.lang.IllegalStateException

hadoop - Spark 错误 : Server IPC version 9 cannot communicate with client version 4

我运行的是hadoop2.7.0版本、scala2.10.4、java1.7.0_21和spark1.3.0我创建了一个如下所示的小文件hduser@ubuntu:~$cat/home/hduser/test_sample/sample1.txtEid1,EName1,EDept1,100Eid2,EName2,EDept1,102Eid3,EName3,EDept1,101Eid4,EName4,EDept2,110Eid5,EName5,EDept2,121Eid6,EName6,EDept3,99运行以下命令时出现错误。scala>valemp=sc.textFile("/hom

Docker Service 创建

DockerSwarmModeDockerSwarm集群搭建DockerSwarm节点维护DockerService创建service只能依附于dockerswarm集群,所以service的创建前提是,swarm集群搭建完毕。1.创建servicedockerservicecreate命令用于创建service,需要在manager中运行。与创建容器的命令dockerrun非常类似目前的节点状态如下:在swarm中创建一个运行tomcat:8.5.49镜像的service,服务名称为toms,包含3个副本task,对外映射端口号为9000。当一个service包含多个task时,对servi

amazon-web-services - 如何使用 "s3a://"方案让 Hive 2.2.1 成功与 AWS S3 集成

我遵循了各种已发布的文档,了解如何使用s3a://方案将ApacheHive2.1.1与AWSS3集成,配置fs.s3a.access.key和fs.s3a.secret.key用于hadoop/etc/hadoop/core-site.xml和hive/conf/hive-site.xml.我现在可以让hdfsdfs-lss3a://[bucket-name]/正常工作(它返回那个桶的s3ls)。所以我知道我的信用、存储桶访问和整体Hadoop设置是有效的。hdfsdfs-lss3a://[bucket-name]/drwxrwxrwx-hdfshdfs02017-06-2722:4