aws EMR 调试

最新推荐文章于 2024-12-09 14:13:53 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40988315/article/details/82143609
本文介绍了如何使用AWS CLI配置凭据，创建并管理EMR集群，通过SSH连接，以及在pyspark和spark-shell中进行交互。同时，讨论了使用spark-submit提交应用到EMR集群的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

通过CLI工具创建、交互shell

调用aws cli 首先在终端中输入

aws configure 按照要求输入credentials.csv中的ID，key

创建EMR cluster

aws emr create-cluster --name "Spark cluster" --release-label emr-5.16.0 --applications Name=Spark \
--ec2-attributes KeyName=myKey --instance-type m4.large --instance-count 3 --use-default-roles

 通过ssh与其连接

aws emr list-clusters 获取cluster id

aws emr ssh --cluster-id j-3SD91U2E1L2QX --key-pair-file ~/.ssh/mykey.pem

pyspark 进入python shell

spark-shell 进入scala shell

scala> sc
res0: org.apache.spark.SparkContext = org.apache.spark.SparkContext@404721db

scala> val textFile = sc.textFile("s3://elasticmapreduce/samples/hive-ads/tables/impressions/dt=2009-04-13-08-05/ec2-0-51-75-39.amazon.com-2009-04-13-08-05.log")

  

scala> val linesWithCartoonNetwork = textFile.filter(line => line.contains("cartoonne
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24、大数据处理：Hive、AWS EMR与HCatalog的综合应用
rgv2345678的博客
07-18 9
本文详细探讨了在大数据处理场景中，如何综合应用Hive、AWS EMR和HCatalog来提升数据处理的效率与灵活性。内容涵盖元数据管理、存储策略（HDFS与S3）、资源与日志管理、Spot实例的使用、安全组设置、EMR与EC2及Apache Hive的对比、HCatalog的读写操作，以及相关优化建议。通过流程图和对比表格，帮助读者理解不同技术点的特点和适用场景，并提供了关键操作步骤和注意事项，为大数据处理实践提供了全面的指导。
Apache Sedona 在 AWS EMR 上配置与调试
最新发布
m0_62153576的博客
04-09 49
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Aws ASP调试工具
05-25
Aws ASP调试工具 有了他不需要IIS了
aws emr简单使用
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10-31 5448
最近在做数据的分析处理，刚开始是自己试着搭了个三台服务器的hive小集群，发现还挺麻烦的，快要弄完了才知道aws有现成的emr服务可以用，直接就放弃了自己搞的想法。使用aws的emr可以很快就启动一个配置好的集群，而且可扩展性好，需要几台就开几台，再高的配置都可以开，32核120G内存的机器开上几台，用完可以直接关掉集群，需要再开，完全没有持有集群的高昂成本，爽爆了有木有。 流程大致就是把原始数...
aws emr使用_使用aws emr和step函数来处理非常宽的矩阵
weixin_26713457的博客
10-12 596
aws emr使用我们的任务(Our Mission) Our brains are what make us human. They give rise to our thoughts, actions, movements, and desires, store our memories, and enable us to navigate our world every day. Yet d...
Aws云服务EMR使用
weixin_30456039的博客
11-02 448
Aws云服务EMR使用 创建表结构 创建abc库下的abc_user_i表字段s3://abc-server/abc-emr/shell/ABC_USER_HIVE.q： EXTERNAL 指定为外部表 partitioned by (createTime Date) 指定分区表,列名createTime LOCATION '${INPUT}' 指定输出位置 CREATE EXTERNAL T...
aws emr使用_使用Dask和AWS EMR进行大规模ETL作业入门
weixin_26742939的博客
09-07 1186
aws emr使用Dask is an increasingly popular Python-ecosystem SDK for managing large-scale ETL jobs and ETL pipelines across multiple machines. Albeit somewhat newer than Apache Spark — its best-known com...
在AWS EMR上用Hive、Spark、Airflow构建一个高效的ETL程序
weixin_30777913的博客
12-09 1799
在AWS EMR（Elastic MapReduce）上构建一个高效的ETL程序，使用Hive作为数据仓库，Spark作为计算引擎，Airflow作为调度工具时，有几个关键的设计与实施方面需要注意。在AWS EMR上构建高效的ETL程序，首先需要设计合理的集群架构、数据存储结构和计算框架，并优化每个环节的性能。通过合理配置Hive与Spark的参数，充分利用Airflow的调度功能，可以大大提升ETL流程的效率和可维护性。
AWS EC2 搭建 Hadoop 和 Spark 集群
s69122942chuiqi的博客
12-24 923
前言 本篇演示如何使用 AWS EC2 云服务搭建集群。当然在只有一台计算机的情况下搭建完全分布式集群，还有另外几种方法：一种是本地搭建多台虚拟机，好处是免费易操控，坏处是虚拟机对宿主机配置要求较高，我就一台普通的笔记本，开两三个虚拟机实在承受不起； 另一种方案是使用 AWS EMR ，是亚马逊专门设计的集群平台，能快速启动集群，且具有较高的灵活性和扩展性，能方便地增加机器。然而其缺点是只能使用...
纳斯达克业务架构利用Amazon EMR与Amazon S3实现面向大规模数据集的临时性访问
亚马逊云科技专栏
06-19 2798
这是一篇由纳斯达克首席架构师Nate Sammons撰写的文章。 纳斯达克集团公司在全球范围内负责金融交易运营工作，且每天处理的数量总量极为庞大。我们运行着种类繁多且数量可观的分析及监控系统，而且这些系统全部需要访问同样的整体数据集。 纳斯达克集团自Amazon Redshift发布之日起就开始将其引入自身业务体系，我们也对这一决定感到由衷赞赏。我们此前已经在re:Invent大会上多
AWS BPM 配置debug
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AWS配置debug 添加jar包 源码添加 获取表单中所以的数据：上下文参数
使用aws跑深度学习_在AWS执行深度学习处理的11种操作及注意点
weixin_39617405的博客
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在AWS上执行大规模的深度学习处理是一个廉价而且有效的学习和开发方式。花少量的钱就可以使用数十GB的内存，数十个CPU，多个GPU，这是值得推荐的。如果你是使用EC2或者Linux 命令的新人，在云端执行深度学习脚本的时候， 这些命令是非常有效的。本文的主要内容包括：1)在本机和EC2实例间复制数据2)使脚本按天，周，月安全地运行3)监测进程，系统和GPU 的性能注意：所有命令在类linux环境中...
如何使用 AWS CLI 创建和运行 EMR 集群
2401_85233349的博客
08-08 1881
为初学者提供清晰易懂的教程为初学者提供清晰易懂的教程 Apache Spark 和 AWS EMR 上的 Spark 集群添加图片注释，不超过 140 字（可选）欢迎来到。Spark 被认为是“大数据丛林之王”，在数据分析、机器学习、流媒体和图形分析等领域有着广泛的应用。Spark 有 4 种不同的模式：（1）本地模式：Spark 在单台机器（例如笔记本电脑）上用于学习语法和设计项目原型；其他 3 种模式是集群管理器模式：（2）独立模式用于在私有集群上工作；
AWS EMR 搭建数据处理集群
u013982921的专栏
11-12 2059
最近boss让去研究aws,未来公司业务可能要通过aws的一套生态进行数据处理和分析，在网上看了不少资料和文档，也顺利运行了aws的大数据集群组件，下面自己总结了一下在部署步骤以及自己所遇到的一些问题。 AWS介绍 官方：Amazon Web Services (AWS) 是一个安全的服务平台，提供计算能力、数据库存储、内容交付以及其他功能来帮助实现业务扩展和增长。 其实AWS就是一个云...
使用 Amazon EMR 构建您的数据分析平台
kikokingの比特宇宙
05-23 8544
Amazon EMR是云上的数据分析平台，通过 Amazon EMR 的图形化或命令行接口，用户可以快速搭建和部署基于 Amazon EC2 实例的数据分析系统，并能动态扩展集群。Amazon EMR 也可以读写其他 AWS 数据存储服务，例如 Amazon S3 和 Amazon DynamoDB。用户也可以在该平台上使用开源分析框架（如 Apache Spark、 Presto 等）运行大规模分布式数据处理作业，交互式 SQL 查询，以及机器学习 (ML) 应用程序。
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爱穿格子裤的专栏
03-04 1781
安装 AWS CLI 工具 安装条件：Python 2 version 2.7+ or Python 3 version 3.4+ 安装 AWS CLI 工具的命令 pip3 install -U --user awscli aws_role_credentials oktaauth # -U （update）表示更新所有的包到最新 # --user 表示安装到用户目录下，例如 ~/.local ...
AWS EMR中HDFS服务配置参数
dwe147的博客
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AWS EMR中的HDFS服务配置参数，包括调整内存参数和开启审计日志的方法
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EMR接入deepseek
03-16
### AWS EMR 与 DeepSeek 的集成 DeepSeek 是一种先进的大语言模型 (LLM)，能够处理复杂的自然语言任务。将其与 Amazon EMR 集成可以实现大规模的数据处理和机器学习推理能力。以下是关于如何将 AWS EMR 和 DeepSeek 进行集成的相关技术细节。 #### 1. **环境准备** 为了成功运行 DeepSeek 模型，需要确保以下条件满足： - 使用的是标准的 AWS 账户而非受限账户（如 AWS Educate），因为后者可能无法提供完整的资源访问权限[^2]。 - 创建一个支持 GPU 实例类型的 EMR 集群，以便加速 DeepSeek 模型的计算需求。推荐实例类型包括 `g4dn` 或者更高性能的 GPU 支持实例。 #### 2. **配置 EMR 集群** 在启动 EMR 集群时，可以通过自定义引导操作脚本来安装必要的依赖项以及加载 DeepSeek 模型所需的库。例如： ```bash #!/bin/bash sudo pip install deepseek torch transformers accelerate ``` 此脚本会在集群初始化阶段自动执行并安装所需 Python 库[^4]。 #### 3. **上传数据到 S3 并设置输入路径** 如果计划利用 DeepSeek 处理存储在 MySQL 中的数据，则可通过 Sqoop 将其导入至 S3 存储桶中作为后续分析的基础数据集[^5]。具体命令如下所示： ```bash sqoop import \ --connect jdbc:mysql://<mysql-endpoint>:3306/<database> \ --username <user> \ --password <pass> \ --table DBS \ --target-dir s3://<your-bucket>/hive-dbs/ \ --compress \ --compression-codec org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec \ -m 1; ``` 上述过程会把数据库中的表导出为压缩文件形式存放到指定位置供进一步使用。 #### 4. **编写 Spark Job 来调用 DeepSeek API** 一旦完成了前期准备工作之后，就可以着手开发实际的应用逻辑部分了——即通过 PySpark 编写一段程序来读取来自 S3 的原始资料，并传递给已部署好的 DeepSeek 推理服务端口完成预测功能。下面给出了一段简单的伪代码示例用于说明这一流程： ```python from pyspark.sql import SparkSession import requests spark = SparkSession.builder.appName("deepseek_inference").getOrCreate() dataframe = spark.read.text("s3a://<bucket-name>/<path-to-data>") results = [] for row in dataframe.collect(): payload = {"text":row.value} response = requests.post("<url-of-deepseek-service>", json=payload).json() results.append(response['result']) output_df = spark.createDataFrame(results, ["inferred_result"]) output_df.write.mode('overwrite').parquet("s3a://<output-location>") ``` 这段代码片段展示了怎样从 S3 加载文本数据并通过 HTTP 请求发送给远程托管的服务来进行实时推断最后再保存回云端的过程[^1]。 #### 5. **调试与优化** 当遇到问题或者想要验证当前作业状态的时候，可借助 AWS 提供给开发者的一系列工具来进行排查工作。比如查看日志信息可以帮助定位错误所在之处；另外也可以尝试连接到正在运行节点上手动测试某些环节是否正常运作等等。 ---
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