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我正在运行一个 EMR 5.0 集群,我正在使用 HUE 创建一个 OOZIE 工作流来提交 SPARK 2.0 作业.我直接在 YARN 上使用 spark-submit 运行了该作业,并作为同一集群上的一个步骤.没问题.但是,当我使用 HUE 执行此操作时,出现以下错误: java.lang.IllegalArgumentException:实例化“org.apache.spark.sql.
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我尝试过使用 --driver-class-path 和 --jars 进行 spark-submit 并尝试过这种方法 https://petz2000.wordpress.com/2015/08/18/get-blas-working-with-spark-on-amazon-emr/ 在命令行中使用 SPARK_CLASSPATH 就像在 SPARK_CLASSPATH=/home/
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我正在 Amazon EMR 上启动基于 spark 的 hiveserver2,它具有额外的类路径依赖项.由于 Amazon EMR 中的此错误: https:///petz2000.wordpress.com/2015/08/18/get-blas-working-with-spark-on-amazon-emr/ 我的类路径无法通过“--driver-class-path"选项提
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我是 Spark 的新手.我正在尝试读取 EMR 集群中的本地 csv 文件.该文件位于:/home/hadoop/.我正在使用的脚本是这样的: spark = SparkSession \.builder \.appName("Protob 转换为 Parquet") \.config("spark.some.config.option", "some-value") \.getOrCreat
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我想做一些非常基本的事情,只需通过 EMR 控制台启动 Spark 集群并运行依赖于 Python 包的 Spark 脚本(例如,箭头).最直接的方法是什么? 解决方案 最直接的方法是创建一个包含安装命令的 bash 脚本,将其复制到 S3,然后从控制台设置引导操作以指向您的安装命令.脚本. 这是我在生产中使用的示例: s3://mybucket/bootstrap/insta
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我有一台机器“c3.8xlarge"的 EMR 集群,在阅读了一些资源后,我明白我必须允许大量的堆外内存,因为我使用的是 pyspark,所以我配置了集群如下: 一个执行者: spark.executor.memory 6g spark.executor.cores 10 spark.yarn.executor.memoryOverhead 4096 司机: spark
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我正在尝试为我的 Flink 程序部署一个生产集群.我正在使用安装了 Flink 1.3.2 的标准 hadoop-core EMR 集群,并使用 YARN 来运行它. 我正在尝试配置我的 RocksDB 以将我的检查点写入 S3 存储桶.我正在尝试阅读这些文档:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.3/setup
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我无法在 Amazons EMR 中启动 Apache Flink 的纱线会话.我得到的错误信息是 $ tar xvfj flink-0.9.0-bin-hadoop26.tgz$ cd flink-0.9.0$ ./bin/yarn-session.sh -n 4 -jm 1024 -tm 4096...诊断:文件 file:/home/hadoop/.flink/application_14
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我无法在 AWS EMR Hadoop 集群中重新启动 Hue.我已经修改了hue.ini 文件并想重新启动hue 以应用更改.当我运行“servicehue restart"时,它给出了“command not found"错误.我可以理解,这一定是因为没有将色调添加到环境路径中.但是,当我运行 bin/hue 时,它不会将重新启动作为输入.有没有办法重新启动hue? 我使用的是 Hu
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上下文: 我能够将德鲁伊霸主的 MapReduce 作业提交给 EMR.我的数据源是 Parquet 格式的 S3.我在 Avroschema 不支持的镶木地板数据中有一个时间戳列 (INT96). 解析时间戳时出错 问题堆栈跟踪是: 错误:java.lang.IllegalArgumentException:INT96 尚未实现.在 org.apache.parquet.av
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我将 EMR 5.0 与 Spark 2.0.0 一起使用.我正在尝试使用 org.apache.spark.launcher.SparkLauncher 从 Scala 火花应用程序运行子火花应用程序 我需要使用 setSparkHome 设置 SPARK_HOME: var handle = new SparkLauncher().setAppResource("s3://my-buc
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我正在AWS EMR上运行一个非常简单的Spark作业,并且似乎无法从脚本中获取任何日志输出. 我尝试过打印到stderr: 从pyspark 导入SparkContext导入系统如果__name__ =='__main__':sc = SparkContext(appName ="HelloWorld")打印('Hello,world!',file = sys.stderr)sc.st
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通常通过emrfs-site.xml启用emrfs一致性 http://docs.aws.amazon.com/ElasticMapReduce/latest/DeveloperGuide/emrfs-configure-consistent-view.html 有人知道是否可以通过SDK访问这些设置吗? 解决方案 是的,您在这里有完整的文档: http://docs.aws.ama
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我无法在Amazon EMR中启动Apache Flink的yarn session.我收到的错误消息是 $ tar xvfj flink-0.9.0-bin-hadoop26.tgz$ cd flink-0.9.0$ ./bin/yarn-session.sh -n 4 -jm 1024 -tm 4096...诊断:文件文件:/home/hadoop/.flink/application_1
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在纱线和EMR上运行Spark 1.3.1.当我运行spark-shell时,一切看起来都很正常,直到我开始看到诸如 INFO yarn.Client:application_1439330624449_1561的应用程序报告(状态:ACCEPTED)之类的消息.这些消息是每秒无休止地生成的.同时,我无法使用Spark外壳. 我不明白为什么会这样. 解决方案 意识到我在终端中杀死了一
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根据 在这里有一个答案这样的问题是该库应该包含在emr-5.2.1中,所以我尝试在没有额外的-jars 标志的情况下运行我的代码: ERROR ApplicationMaster:用户类引发异常:java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/hadoop/dynamodb/DynamoDBItemWritablejava.lang.NoClassDe
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我是PySpark和EMR的新手. 我正在尝试通过Jupyter笔记本访问在EMR群集上运行的Spark,但遇到错误. 我正在使用以下代码生成SparkSession: spark = SparkSession.builder \ .master("local[*]")\ .appName("Carbon - SingleWell parallelization on
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我们在AWS EMR上运行Spark Streaming作业。该作业将稳定运行10到14个小时,然后崩溃,并且stderr,stdout或Cloudwatch日志中没有明显的错误。在此崩溃之后,任何尝试重新启动作业的尝试都会立即失败,并显示“无法分配内存”(errno = 12)(完整的消息)。 对Cloudwatch指标和Ganglia的调查均显示 driver.jvm.heap.used
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我需要能够在我发现这篇文章的EMR中使用Java 8 https://crazydoc1.wordpress.com/2015/08/23/java-8-on-amazon-emr-ami-4-0-0/ 哪个提供了引导程序shell脚本 https://gist.github.com/pstorch/c217d8324c4133a003c4 哪个安装了Java8. 在
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我是Spark的新手,如果我们有2个从属c4.8xlarge节点和1个c4.8x大型主节点,我想知道在Spark作业和AWS中必须使用多少个内核和执行程序.我尝试了不同的组合,但无法理解该概念. 谢谢. 解决方案 Cloudera的家伙对此给出了很好的解释 https://www.youtube.com/watch?v=vfiJQ7wg81Y 如果,假设您的节点上有16个
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