我正在使用AmazonEMR3.10将文件从本地复制到AmazonS3...我在参数中使用“script-runner.jar”，我在参数中提到了一个命令sudoawss3cp/home/hadoop/conf/hdfs-site.xmls3://testbucket/myfolder/--recursive....但是该步骤失败并抛出以下异常:Exceptioninthread"main"java.lang.RuntimeException:Localfiledoesnotexist.atcom.amazon.elasticmapreduce.scriptrunner.ScriptR
显然，普通的s3uri协议(protocol)几乎已被弃用。这是boto3使用的吗？我们可以选择新的首选方法s3n或s3a吗？来自AmazonS3wiki:Ablock-basedfilesystembackedbyS3.Filesarestoredasblocks,justliketheyareinHDFS.Thispermitsefficientimplementationofrenames.Thisfilesystemrequiresyoutodedicateabucketforthefilesystem-youshouldnotuseanexistingbucketcontai
我有许多json文件(下面给出的示例)以压缩格式存在于S3文件夹(比如s3://data/)中，如foo.json.gz、foo1.json.gz、foo2.json.gz。其中一个类别(例如1010)被错误分配，需要将所有文件更改为1020。我们如何进行此更改并使用修改后的内容在S3中重新打包这些文件？foo.json{"flower":"lilly","animal":"cat","category":"1010"}{"flower":"rose","animal":"dog","category":"1000"}{"flower":"daisy","animal":"cat","
当我运行像hadoopfs-ls这样的hadoop命令时，我收到以下错误/警告:16/08/0411:24:12WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicablels:CallFrommaster/172.17.100.54tomaster:9000failedonconnectionexception:java.net.ConnectException:Connectionrefused;Formorede
我是spark的新手。我正在尝试开发一个使用Spark1.6将json数据保存到Hive表的应用程序。这是我的代码:valrdd=sc.parallelize(Seq(arr.toString))//arristheJsonarrayvaldataframe=hiveContext.read.json(rdd)dataframe.registerTempTable("RiskRecon_tmp")hiveContext.sql("DROPTABLEIFEXISTSRiskRecon_TOES")hiveContext.sql("CREATETABLERiskRecon_TOESasse
当我运行oozie示例时，在我的HADOOP2.6.5HA和oozie(使用oozie-4.1.0-cdh5.12.1)中。[oozie@mastershell]$catjob.propertiesnameNode=hdfs://cluster1:8020jobTracker=master:8032queueName=defaultexamplesRoot=examplesoozie.wf.application.path=${nameNode}/user/oozie/${examplesRoot}/apps/shell[hadoop@mastersbin]$[hadoop@maste
这个问题在这里已经有了答案:WritesingleCSVfileusingspark-csv(16个答案)关闭5年前。我正在尝试使用以下代码将DataFrame作为文本格式文件加载到HDFS和S3中。DataFrame名称为finalData。valtargetPath="/user/test/File"valnow=Calendar.getInstance().getTime()valformatter=newSimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss")valtimeStampAfterFormatting=formatter.format(now)valta
我已经启动了以下docker容器namenodedatanode1datanode2datanode3当我尝试按如下方式将文件放入HDFS时出现此错误hdfsdfs-put/tmp/airline-2008.csv.bz2hdfs://namenode.bigdatacluster.com:8020/data/17/09/2822:49:01WARNhdfs.DataStreamer:DataStreamerExceptionjava.nio.channels.UnresolvedAddressExceptionatsun.nio.ch.Net.checkAddress(Net.jav
这个问题在这里已经有了答案:SparkreadfilefromS3usingsc.textFile("s3n://...)(14个答案)关闭4年前。我正在尝试访问s3://路径spark.read.parquet("s3://")我得到了这个错误Py4JJavaError:Anerroroccurredwhilecallingo31.parquet.:java.io.IOException:NoFileSystemforscheme:s3但是，运行以下行hadoopfs-ls有效...所以我猜这可能是hadoop和spark之间的配置问题如何解决？编辑阅读建议的答案后，我尝试将硬编码的
我了解将“spark.deploy.spreadOut”设置为true可以使HDFS受益，但是对于S3，设置为false是否比true更有优势？ 最佳答案 如果您正在运行Hadoop和HDFS，那么使用该属性适用的SparkStandalone调度程序不会对您有好处。相反，您应该运行YARN，并且ResourceManager确定执行程序的分布方式如果您在EC2中运行独立调度程序，则设置该属性会有所帮助，默认值为true。换句话说，你从哪里读取数据不是这里的决定因素，master的部署模式是更好的性能优势将来自您尝试读取的文件数量以
