草庐IT

hadoop - 为什么在执行 "/shared"时未列出 `hadoop fs -ls` 目录,尽管在执行 `hadoop fs -ls/shared/table_name` 时它是可见的

当我执行-ls命令时,未列出/shared目录[cts573151@aster2~]$hadoopfs-lsdrwx-------cts573151supergroup02016-12-2105:30.Trashdrwxr-xr-x-cts573151supergroup02017-02-0112:28.sparkStagingdrwx-------cts573151supergroup02017-02-0211:37.stagingdrwxr-xr-x-cts573151supergroup02016-12-1911:40_sqoopdrwxr-xr-x-cts573151super

java - SPARK 驱动程序在读取多个 S3 文件时内存不足

情况我是SPARK的新手,我在EMR中运行SPARK作业,它读取一堆S3文件并执行Map/reduce作业。总共有200个S3位置,平均包含400个文件。在最后的示例中,textFile(...)API使用逗号分隔的S3路径和通配符(*)调用:sc.textFile("S3://FilePath1/\*","S3://FilePath2/\*"....."S3://FilePath200/\*")该作业在驱动程序中花费了大量时间,最终内存不足并出现以下错误。Container[pid=66583,containerID=container_1507231957101_0001_02_0

amazon-web-services - 使用 NiFi 写入启用 MFA 的 AWS S3 Bucket

在MFA处于事件状态时,是否可以使用NiFi处理器PutS3Object将数据写入S3存储桶?如果没有,考虑将数据从hive/HDFS写入S3的替代方案是什么? 最佳答案 从1.8.0版开始,我认为ApacheNiFi*S3Object处理器(或AWSCredentialsProviderControllerService)不支持此功能。我建议在Jirasite上打开功能请求票.您可以使用以下选项之一立即完成此操作:使用ExecuteStreamCommand或ExecuteProcess调用终端命令或shell脚本使用AWSS3C

amazon-web-services - 将数据从 Hive 写入 Amazon S3,同时保持表分区目录结构

假设我在Hive中有一个名为T1的表。它按日期字段dt列进行分区。在配置单元Metastore中,目录结构有一个名为T1表的文件夹,其中有子目录-每个日期一个文件夹。我的目标是将表的数据复制到AmazonS3中,同时保持目录结构。如果我尝试将表内容直接写入S3文件,如下所示,输出将写入单个文件并且目录结构丢失:INSERTOVERWRITEDIRECTORY"s3://"SELECT*FROMT1;或者,如果我尝试使用命令将目录从HIVE-metatore直接复制到s3,则整个目录将复制到S3,但底层文件不再以逗号分隔...这是一些不可读的字符相反:s3-dist-cp--src=hd

hadoop - hadoop fs -ls 是否有返回字段子集的选项?

命令hadoopfs-ls/data将以以下格式返回给定路径中的所有子目录:vdrwxr-xr-x+-myusermygroup02017-02-1314:23/data/mysubdirectory我怎样才能让命令只返回一些字段。例如日期和子目录:2017-02-13/data/mysubdirectory 最佳答案 文档显示没有这样的选项:https://hadoop.apache.org/docs/r2.7.1/hadoop-project-dist/hadoop-common/FileSystemShell.html#ls您

amazon-web-services - 如何将 Amazon S3 对象移动到分区目录中

以具有以下结构的s3存储桶为例,其中包含以下形式的文件francescotti_yyyy_mm_dd_hh.csv.gz:例如:francescototti_2019_05_01_00.csv.gz,francescototti_2019_05_01_01.csv.gz,francescototti_2019_05_01_02.csv.gz,.....francescototti_2019_05_01_23.csv.gz,francescototti_2019_05_02_00.csv.gz每个每小时文件大约30MB。我希望最终的配置单元表按天分区存储为orc文件。最好的方法是什么?我

amazon-s3 - 将单个 Hadoop map reduce 输出写入多个 S3 对象

我正在实现需要在多个S3对象中创建输出的HadoopMapreduce作业。Hadoop本身只创建一个输出文件(一个S3对象),但我需要将输出分成多个文件。我如何实现这一目标? 最佳答案 我通过使用S3工具包将我的reducer方法的输出直接写入S3来做到这一点。因为我在EC2上运行,所以这是快速且免费的。一般来说,您希望Hadoop尽可能多地处理您的输入和输出,以获得更清晰的映射器和缩减器;当然,您希望在管道的最后写入S3,让Hadoop的代码移动在HDFS上完成它的工作。无论如何,我建议进行所有数据分区,并在最终归约任务中将整个

hadoop - 为什么使用 yarn-client 启动 spark-shell 失败并显示 "java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream"?

我正尝试在家里设置一个集群以满足我的个人需求(学习)。首先我做了Hadoop+Yarn。MR2正在工作。其次-我正在尝试添加Spark但收到有关缺少类的错误。[root@masterconf]#spark-shell--masteryarn-clientExceptioninthread"main"java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/hadoop/fs/FSDataInputStream...Causedby:java.lang.ClassNotFoundException:org.apache.hadoop.fs.FSDataInput

amazon-web-services - 无法使用 StreamExecutionEnvironment 使用 S3 接收器写入 S3 - Apache Flink 1.1.4

我创建了一个简单的ApacheFlink项目,它将从Kafka主题读取数据并将该数据写入S3存储桶。运行该项目时我没有收到任何错误,它成功地从Kafka主题读取每条消息,但没有任何内容写入我的S3存储桶。没有错误,因此很难尝试调试正在发生的事情。下面是我的项目和我的配置。这仅在我使用StreamExecutionEnviornment时发生。如果我尝试使用常规批处理ExecutionEnviornment生成到S3,它就可以工作。S3测试Java程序publicclassS3Test{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{/

hadoop - AWS 上的 hive : convert S3 JSON to Columnar preserving partitions

我在S3中有包含多行JSON(以换行符分隔)的文件。我想将这些文件转换为柱状格式以供AWSAthena使用我正在关注ConvertingtoColumnarFormatsguide要做到这一点,但是当转换为ORC时,S3中的分区约定将丢失。在这个例子中,如何在转换为parquets3的文件夹结构中保留dt分区?当我运行示例时,它只输出s3://myBucket/pq/000000_0而不是s3://myBucket/pq/dt=2009-04-14-04-05/000000_0这是设置接口(interface)以将JSON导入Hive表的HQL:CREATEEXTERNALTABLEi