把jar包送emr放到hdfs的命令
时间: 2024-09-28 08:12:27 浏览: 12
将JAR包上传到Hadoop HDFS (Hadoop Distributed File System) 并将其放置到EMR (Elastic MapReduce) 集群使用的命令通常是通过SSH连接到集群,并使用`hadoop fs` 命令。首先,你需要确保你已经登录到EMR集群的Master节点上。
如果你的JAR文件已经在本地,你可以使用下面的命令上传:
```bash
hadoop fs -put /path/to/local/jar_file.jar /path/in/hdfs/directory
```
这里的 `/path/to/local/jar_file.jar` 是你的本地JAR文件路径,`/path/in/hdfs/directory` 是你在HDFS中希望存放JAR文件的目录。
如果JAR文件在其他服务器上,需要先下载到本地再上传,可以使用`get`命令下载然后上传:
```bash
hadoop fs -get hdfs://<hdfs_path_to_jar> /tmp/jar_file.jar
# 然后再上传
hadoop fs -put /tmp/jar_file.jar /path/in/hdfs/directory
```
这里 `<hdfs_path_to_jar>` 是HDFS中的JAR文件路径。
相关问题
spark如何读取a账户oss 写入b公司emr集群的hive(oss-hdfs)
Spark可以使用Hadoop的API来读取OSS上的数据,并使用Hive API将数据写入到EMR集群的HDFS上。
以下是读取OSS数据的示例代码:
```scala
import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
val accessKeyId = "your_access_key_id"
val accessKeySecret = "your_access_key_secret"
val endpoint = "oss-cn-xxx.aliyuncs.com"
val bucketName = "your_bucket_name"
val objectName = "path/to/your/object"
val hadoopConf = new Configuration()
hadoopConf.set("fs.oss.accessKeyId", accessKeyId)
hadoopConf.set("fs.oss.accessKeySecret", accessKeySecret)
hadoopConf.set("fs.oss.endpoint", endpoint)
val spark = SparkSession.builder().appName("read-oss-data").getOrCreate()
val df = spark.read
.format("csv")
.option("header", "true")
.option("inferSchema", "true")
.load(s"oss://${bucketName}/$objectName")
df.show()
```
接下来是将数据写入到EMR集群的Hive的示例代码:
```scala
import org.apache.hadoop.fs.Path
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.SaveMode
val spark = SparkSession.builder().appName("write-to-hive").enableHiveSupport().getOrCreate()
val tableName = "your_hive_table"
val outputPath = "/your/hdfs/output/path"
df.write
.mode(SaveMode.Overwrite)
.option("path", outputPath)
.format("orc")
.saveAsTable(tableName)
```
在这个示例中,我们使用SparkSession的`enableHiveSupport()`方法启用Hive支持,并使用`saveAsTable()`方法将数据写入到Hive表中。
需要注意的是,需要确保EMR集群上的Hive已经配置好了对HDFS的访问权限,并且HDFS上的路径已经存在。
spark读取a账户oss写入b账户的emr集群的hive(oss-hdfs)
1. 首先需要在a账户的OSS中创建一个bucket,并上传需要写入hive的数据文件。
2. 在b账户的EMR集群中安装Hadoop和Hive,并配置好与OSS的连接。
3. 在b账户的EMR集群中使用以下命令将a账户OSS中的数据文件移动到HDFS中:
```
hadoop distcp oss://<bucket-name>/<object-key> hdfs://<hdfs-path>/
```
其中,`<bucket-name>`为a账户OSS中的bucket名称,`<object-key>`为需要移动的数据文件在OSS中的路径,`<hdfs-path>`为HDFS中存储数据文件的路径。
4. 在b账户的EMR集群中启动Hive,并创建外部表来读取HDFS中的数据文件。例如:
```
CREATE EXTERNAL TABLE <table-name> (
<column1> <datatype1>,
<column2> <datatype2>,
...
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE
LOCATION '<hdfs-path>/';
```
其中,`<table-name>`为创建的表名,`<column>`为表的列名和数据类型,`<hdfs-path>`为HDFS中存储数据文件的路径。
5. 最后,在b账户的EMR集群中使用Spark读取Hive表中的数据并进行处理。例如:
```
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Read Hive Table")
.config("hive.metastore.uris", "<hive-metastore-uri>")
.enableHiveSupport()
.getOrCreate()
val df = spark.sql("SELECT * FROM <table-name>")
// 进行数据处理
```
其中,`<hive-metastore-uri>`为Hive元数据存储的URI,`<table-name>`为创建的外部表名。