我想在EMR作业中使用EBS快照。因为映射器从快照中读取，所以我希望快照安装在每个节点上。除了登录到每个节点之外，有没有一种简单的方法可以做到这一点？我想我可以在mapreduce作业的第一步中安装它，但这似乎是错误的。有更简单的方法吗？ 最佳答案 这是可能的，但您必须克服一些困难才能让它发挥作用。假设您有在shell脚本中从EBS快照创建EBS卷的方法。EMR提供引导操作，它们只是您可以创建和运行的shell脚本。在允许运行任何作业(EMR中的步骤)之前运行引导操作。以下是执行shell脚本所需的步骤:根据您的快照创建一个新的EB
我正在尝试使用python的MRJob包编写MapReduce作业。该作业处理存储在S3中的约36,000个文件。每个文件大约2MB。当我在本地运行作业(将S3存储桶下载到我的计算机)时，运行大约需要1小时。但是，当我尝试在EMR上运行它时，它需要更长的时间(我在8小时时停止了它，它在映射器中完成了10%)。我在下面附上了我的mapper_init和mapper的代码。有谁知道什么会导致这样的问题？有谁知道如何修理它？我还应该注意，当我将输入限制为100个文件的样本时，它工作正常。defmapper_init(self):"""Setclassvariablesthatwillbeus
我在一家拥有Hadoop集群的大型企业组织工作。我让管理员在所有Hadoop工作节pip上安装virtualenv，这样我就可以提交带有标准Python依赖项的mrjob，这些依赖项可能不存在工作节pip。根据文档here，这就是我的mrjob.conf文件的样子:runners:hadoop:setup:-virtualenvvenv-.venv/bin/activate-pipinstallnltk我有一个使用nltk包的简单工作。我可以验证此设置脚本是否在工作节pip上运行(我可以放置简单的命令，例如将一些数据写入/tmp中的文件并且它有效)。但是，我收到以下错误:Newpyth
我是python的新手，正在尝试按照说明http://www.yekeren.com/blog/archives/1005构建推荐系统,让我困惑的是:defreducer3_init(self):self.pop={}file=open(self.options.item_pop,"r")forlineinfile.readlines():movieid_jstr,pop_jstr=line.strip().split("\t")movieid=json.loads(movieid_jstr)pop=json.loads(pop_jstr)self.pop[movieid]=popfi
我正在尝试预处理XML文件以在放入mapreduce之前提取某些节点。我有以下代码:frommrjob.compatimportjobconf_from_envfrommrjob.jobimportMRJobfrommrjob.utilimportcmd_line,bash_wrapclassMRCountLinesByFile(MRJob):defconfigure_options(self):super(MRCountLinesByFile,self).configure_options()self.add_file_option('--filter')defmapper_cmd(
当我在文本文件上使用hadoop流运行wordcount.py(pythonmrjobhttp://mrjob.readthedocs.org/en/latest/guides/quickstart.html#writing-your-first-job)时，它会给我输出，但是当对.snappy文件运行相同的命令时，我得到的输出大小为零。尝试过的选项:[testgenword_count]#catmrjob.confrunners:hadoop:#thiswillworkforbothhadoopandemrjobconf:mapreduce.task.timeout:3600000#
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭去年。ImprovethisquestionThis问题回答了我的部分问题，但不完全。我如何运行管理它的脚本，它来self的本地文件系统吗？MrJob或Dumbo之类的东西究竟在哪里出现？还有其他选择吗？我正在尝试运行K-Means，其中每次迭代(MapReduce作业)输出将作为HadoopStreaming和Python下一次迭代的输入。我没有太多经验，任何信息都可以帮助我完成这项工作。谢谢!
我正在尝试通过Yelp的EMRMrJob工具使用CombineFileInputFormat类。作业流是使用hadoop流创建的，MrJob的文档指出CombineFileInputFormat类必须捆绑在自定义的hadoop-streaming.jar中。有关上下文，请遵循此question.具体来说，我的问题是:具体类CombinedInputFormat.class应该在hadoop-streaming.jar中的什么地方被捆绑或引用？我尝试通过将CombinedInputFormat.class添加到目录org/apache/hadoop/streaming并执行来捆绑它:ja
我想添加一个特定的记录子集，以便在每个映射器中与每个记录block合并，我通常如何在Hadoop中执行此操作？在Python流媒体包mrJob中？ 最佳答案 DistributedCache是Map-Reduce框架提供的一种设施，用于缓存应用程序所需的文件(文本、存档、jar等)。应用程序通过url(hdfs://或http://)指定要通过JobConf缓存的文件。DistributedCache假定通过hdfs://url指定的文件已经存在于文件系统中由url指定的路径。在该节点上执行作业的任何任务之前，框架会将必要的文件复制
这是一个简单的Map-Reduce排序功能的MRJob实现。在beta.py中:frommrjob.jobimportMRJobclassBeta(MRJob):defmapper(self,_,line):""""""l=line.split('')yieldl[1],l[0]defreducer(self,key,val):yieldkey,[vforvinval][0]if__name__=='__main__':Beta.run()我使用文本运行它:112438424755610711可以使用:cat|pythonbeta.py现在的问题是假设键的类型为string(这里可能就
