我按照的第一部分创建了一个外部配置单元表,并将其指向特定的S3 Bucket。在Hue界面中,我可以在成功创建后浏览数据示例。如果我切换到齐柏林飞艇并运行以下命令:%sql show tables,我可以看到我的表列在default数据库旁边。
现在,如果我实际尝试查询表,就会得到一个java.io.IOException: Not a file: s3://my-bucket/my-subdirectory错误。这个错误是有道理的,但是Hive会让你指定一个S3存储桶,而不是一个实际的S3文件,所以我不知道如何让两者都满意!
请注意,此目录中只有一个文件,并且我没有尝试任何分区。该文件经过压
I have a partitioned data structure on S3 as below which store parquet files in it:
date=100000000000
date=111620200621
date=111620202258
The S3 key will look like s3://bucket-name/master/date={a numeric value}
我从SPARK代码中读取数据,如下所示:
Dataset<Row> df = spark.read().parquet("s3://bucket-nam
当我试图在S3上编写数据时,我在亚马逊电子病历上运行乔布斯面临着一个问题。
这是堆栈跟踪:
org.apache.hadoop.util.DiskChecker$DiskErrorException: Could not find any valid local directory for s3ablock-0001-
at org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator$AllocatorPerContext.getLocalPathForWrite(LocalDirAllocator.java:463)
at org.apache.hadoop
我有一个场景,我正在运行一个星火流作业。这是在接收卡夫卡的数据。我所要做的就是从流中提取记录,并将它们放在本地。我还为它实现了偏移处理。消息的大小可以高达5MB。当我尝试使用0.4MB - 0.6MB文件时,作业运行得很好,但是当我尝试使用1.3MB文件运行时(这比默认的1MB更大),我将面临以下问题。
java.lang.AssertionError: assertion failed: Ran out of messages before reaching ending offset 9 for topic lms_uuid_test partition 0 start 5. This s
我对星火比较陌生。我有一个星火作业,运行在亚马逊EMR集群的1主和8个核心。简而言之,Spark作业从S3读取一些S3文件,将它们转换为RDD,在RDD上执行一些相对复杂的联接,最后在S3上生成其他.csv文件。这项工作,在EMR集群上执行,过去需要大约5个小时。突然之间,有一天,花了30多个小时,从那以后就开始了。输入( S3文件)没有明显的差异。
我检查了日志,,在漫长的运行(30小时)中,我可以看到一些关于OutOfMemory错误的信息:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
at java.util.IdentityH
我正在尝试运行对EMR/EMR笔记本的查询()-
SELECT max(version), max(timestamp) FROM (DESCRIBE HISTORY delta.`s3://a/b/c/d`)
但我得到了以下错误-
同样的查询在Databricks上运行得很好。
我的另一个疑问是-为什么s3位置的颜色会改变post //。
因此,我尝试打破上面的查询,只运行描述历史查询。出于某种原因上面写着-
错误日志-
An error was encountered:
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table or
我试图使用火花操作符将简单的星火-pi.yaml部署到AWS EKS。我成功地部署了火花操作员。
请参考这里的部署YAML
当我执行舵机安装时,我会收到以下错误
Events:
Type Reason Age From Message
---- ------ ---- ---- -------
Normal SparkApplicationAdded 8s spark-ope
我正在尝试使用文件系统v2.0.0和Spark作为运行程序从AWS集群中读取S3。我可以在纱线日志中看到管道能够检测到S3中的文件,但是它无法读取文件。请看下面的日志。
17/06/27 03:29:25 INFO FileBasedSource: Filepattern s3a://xxx/test-folder/* matched 1 files with total size 3410584
17/06/27 03:29:25 INFO FileBasedSource: Matched 1 files for pattern s3a://xxx/test-folder/*
17/06/2
对于小型s3输入文件(~10 is ),glue ETL作业工作正常,但对于较大的数据集(~200 is),作业失败。
添加部分ETL代码。
# Converting Dynamic frame to dataframe
df = dropnullfields3.toDF()
# create new partition column
partitioned_dataframe = df.withColumn('part_date', df['timestamp_utc'].cast('date'))
# store the data in
Spark作业在写入aws s3存储桶时失败,我正在获取java.io.FileNotFoundException:没有这样的文件或目录
堆栈跟踪:
java.io.FileNotFoundException: No such file or directory: s3a://vishal/test/abc.parquet/_temporary/0/task_20190422091705_0001_m_000000
at org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem.getFileStatus(S3AFileSystem.java:993)
at org.a
我在EMR上使用Spark2.4.0,并试图使用AWS数据目录在s3中存储简单的数据。守则如下:
val peopleTable = spark.sql("select * from emrdb.testtableemr")
val filtered = peopleTable.filter("name = 'Andrzej'")
filtered.repartition(1).write.format("hive").mode("append").saveAsTable("emrdb.testtablee
我试图使用AWS的Databricks来执行SELECT命令。
我浏览了自述并配置了:
火花驱动程序到红移-我正在传递user和password选项
火花到S3 -我已经使用dbfs挂载了AWS S3。
红移到S3 -我要经过temporary_aws_access_key_id,temporary_aws_secret_access_key,temporary_aws_session_token
注意,,这是概念的一种证明,所以我忽略了所有的安全细节,比如加密。
下面是我在Databricks笔记本中使用的配置:
%python
# Read data from a t
我试图在测试容器中的Local堆栈中将拼图写入S3,并得到以下错误:
org.apache.hadoop.fs.s3a.RemoteFileChangedException: open `s3a://***.snappy.parquet': Change reported by S3 during open at position ***. ETag *** was unavailable
它使用的是真正的S3,它使用的是Spark2.4和Hadoop2.7。
我使用的是: Scala 2.12.15,Spark 3.2.1,hadoop-aws 3.3.1,testcontainer