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配置单元外部和托管表的优缺点是什么? 我们想在Hive表中进行更新和插入,但是想知道采用哪种
我们使用EMR Sparksql合并输入文件。我们使用的是EMR 5.10.0版本,现在升级到5.29.0。在新版本中,它将空格
<strong>我有一张表格,其中包含 10 月和 11 月的数值。所以基本上我必须找到从 10 月到 11 月在 event_type 'p
根据我的阅读,spark predict push down 将用于源端(减少数据扫描)。 <ul> <li>EMR 5.32.x</li> <li>Spark 版本 - 2
我在由S3(而不是HDFS)支持的AWS EMR上使用Apache HBase版本1.4.10。我在客户端看到<code>org.apache.hadoop.hbase.regi
我正在尝试借助CloudFormation模板,使用Hadoop,livy,Spark,ZooKeeper和Hive等应用程序创建EMR-5.30.1集群。但是
我已经阅读了其他问题,对此选项感到困惑。我想阅读EMR Spark中的<code>Athena view</code>,并通过在google / st
<strong>环境:</strong> <ul> <li> AWS EMR 5.20.0 </li> <li>火花2.4.0 </li> <li> JupyterHub </li> <li> NGINX反向代理</li> <
场景:<br/> 我正在AWS EMR中运行Spark Scala作业。现在,我的工作转储了该应用程序特有的一些元数据。现
我正在尝试运行一个简单的mapreduce代码,以使用mapper.py进行读取,获取mapper.py的输出,并通过reducer.py进
我希望能够在由EMR群集支持的笔记本中同时使用Pyspark库和AutoGluon库。我尝试使用以下EMR群集(emr-5.30.1)
我想使用<code>iterparse</code>包中的<code>lxml.etree</code>函数来处理在HDFS文件系统中分布的巨大xml文件。 <p
如何最好地通过基于Glue,基于EMR的Spark Jobs配置上述AWS Sagemaker ML模型端点? 正如我们在AWS文档<a hre
我有一个用于Spark的Emr集群,具有以下2个实例的配置。 <pre><code>r4.2xlarge 8 vCore </code></pre> 因此,我
我有一个基于<strong> s3的表格</strong>。 <pre><code>CREATE TABLE IF NOT EXISTS sales_by_location ( client_id STRING,
我已经建立并运行了一个EMR集群。我需要将python软件包添加到群集中,而不是关闭它并使用新软件包重
我正在EMR群集上执行MapReduce程序,并从MapReduce程序的<code>aws s3 ls s3://my_bucket_name</code>函数调用<code>reduce()
在将EMR笔记本连接到具有Hadoop,Spark和Livy的EMR 6.1.0的群集时,我注意到了一些奇怪的事情。 您会看
我的目标是在AWS S3环境中按年将大量CSV转换为镶木地板分区 我现在遇到的问题是,在超过2个小时
我们有一些在AWS EMR和Spark上运行的应用程序。这些应用程序均以流模式或批处理模式运行。 我们拥有EMR