无法读取hadoop用户'file'/var/aws/emr/userdata.json'时，将ssh连接到glue dev端点`

rnmwe5a2 于 2021-05-31 发布在 Hadoop

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基本上，我是在按照本教程将pycharm设置为glue etl dev端点之后尝试解决这个问题的。

java.io.IOException: File '/var/aws/emr/userData.json' cannot be read

上面的文件属于hadoop。

[glue@ip-xx.xx.xx.xx ~]$ ls -la /var/aws/emr/
total 32
drwxr-xr-x 4 root   root    4096 Mar 24 19:35 .
drwxr-xr-x 3 root   root    4096 Feb 12  2019 ..
drwxr-xr-x 3 root   root    4096 Feb 12  2019 bigtop-deploy
drwxr-xr-x 3 root   root    4096 Mar 24 19:35 packages
-rw-r--r-- 1 root   root    1713 Feb 12  2019 repoPublicKey.txt
-r--r----- 1 hadoop hadoop 10221 Mar 24 19:34 userData.json

我不能按照埃里克的建议更改它的权限。我使用我的公钥ssh到dev端点。

ssh -i ~/.ssh/<my_private_key> glue@ec2-xx.xx.xx.xx.eu-west-1.compute.amazonaws.com

无法将用户更改为hadoop sudo -su hadoop 因为它要求我 root 密码我不知道 [sudo] password for glue: . 我也不能使用hadoop user（而不是root（glue））ssh到端点，它说权限被拒绝（publickey）。我的问题是。。。我究竟怎么知道dev endpoint的root用户（glue）密码？在创建dev端点时，从未要求我进行任何设置。或者如何通过hadoop用户ssh到dev端点？

hadoop aws-glue amazon-web-services etl Endpoint

来源：https://stackoverflow.com/questions/60839451/ssh-into-glue-dev-endpoint-as-hadoop-user-file-var-aws-emr-userdata-json-can

1条答案

按热度按时间

5anewei61#

所以这不是真正的问题。得到了aws团队的评论，他们说在通过pycharm在emr上运行spark脚本时，你会得到这些垃圾警告和错误，但这不应该影响脚本的实际任务。结果是我正在创建的Dataframe；

persons_DyF = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database="database", table_name="table")

我做的时候没有给我看任何模式 persons_DyF.printSchema() . 但是我很确定我定义了那个表模式。它只是输出 root 以及 persons_DyF.count() = 0 . 所以我想改用Pypark

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.read.table("ingestion.login_emr_testing")
print(df.printSchema())
df.select(df["feed"], df["timestamp_utc"], df['date'], df['hour']).show()

给了我以下结果；

.
.
allot of rubbish errors and warning including `java.io.IOException: File '/var/aws/emr/userData.json' cannot be read`
.
.
+------+--------------------+----------+----+
| feed |       timestamp_utc|      date|hour|
+------+--------------------+----------+----+
|TWEAKS|19-Mar-2020 18:59...|2020-03-19|  19|
|TWEAKS|19-Mar-2020 18:59...|2020-03-19|  19|
|TWEAKS|19-Mar-2020 19:00...|2020-03-19|  19|
|TWEAKS|19-Mar-2020 18:59...|2020-03-19|  19|
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