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EMRFS CLI 命令參考 - Amazon EMR
emrfs 頂層命令emrfs 描述中繼資料子命令emrfs 設定中繼資料容量子命令emrfs 刪除中繼資料子命令emrfs 建立中繼資料子命令emrfs 列出中繼資料存放區子命令emrfs 差異子命令emrfs 刪除子命令emrfs 匯入子命令emrfs 同步子命令emrfs 讀取 sqs 子命令 emrfs 刪除 sqs 子命令提交 EMRFS CLI 命令作為步驟

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

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EMRFS CLI 命令參考

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依預設，EMRFS CLI 會安裝在使用 Amazon EMR 發行版本 3.2.1 或更新版本建立之所有叢集主節點上。您可以使用 EMRFS CLI 來管理一致性檢視的中繼資料。

注意

僅支援使用 VT100 終端模擬以執行 emrfs 命令。不過，它可以使用其他終端機模擬器模式。

emrfs 頂層命令

支援以下結構的 emrfs 頂層命令。

emrfs [describe-metadata | set-metadata-capacity | delete-metadata | create-metadata | \
list-metadata-stores | diff | delete | sync | import ] [options] [arguments]

如下表所述，指定 [選項]，其中包含或不含 [引數]。如需子命令專屬的 [選項] (describe-metadata、set-metadata-capacity 等)，請參閱以下每個子命令。

適用於 emrfs 的 [選項]
選項 描述 必要

-a AWS_ACCESS_KEY_ID | --access-key AWS_ACCESS_KEY_ID

您用來將物件寫入 Amazon S3 和在 DynamoDB 中建立或存取中繼資料存放區的 AWS 存取金鑰。在預設情況下，AWS_ACCESS_KEY_ID 會設為用來建立叢集的存取金鑰。

否

-s AWS_SECRET_ACCESS_KEY | --secret-key AWS_SECRET_ACCESS_KEY

與您用來將物件寫入 Amazon S3，以及在 DynamoDB 中建立或存取中繼資料存放區的存取金鑰相關聯的 AWS 私密金鑰。在預設情況下，AWS_SECRET_ACCESS_KEY 會設為用來建立叢集之與存取金鑰關聯的私密金鑰。

否

-v | --verbose

使輸出最詳細。

否

-h | --help

顯示 emrfs 命令的協助訊息，內含使用陳述式。

否

emrfs 描述中繼資料子命令

適用於 emrfs describe-metadata 的 [選項]
選項 描述 必要

-m METADATA_NAME | --metadata-name METADATA_NAME

METADATA_NAME 是 DynamoDB 中繼資料資料表的名稱。如果未提供 METADATA_NAME 引數，預設值是 EmrFSMetadata。

否
範例 emrfs 描述中繼資料範例

以下範例說明預設的中繼資料表格。

$ emrfs describe-metadata
EmrFSMetadata
  read-capacity: 400
  write-capacity: 100
  status: ACTIVE
  approximate-item-count (6 hour delay): 12

emrfs 設定中繼資料容量子命令

適用於 emrfs set-metadata-capacity 的 [選項]
選項 描述 必要

-m METADATA_NAME | --metadata-name METADATA_NAME

METADATA_NAME 是 DynamoDB 中繼資料資料表的名稱。如果未提供 METADATA_NAME 引數，預設值是 EmrFSMetadata。

否

-r READ_CAPACITY | --read-capacity READ_CAPACITY

中繼資料資料表的請求讀取輸送容量。如果未提供 READ_CAPACITY 引數，預設值是 400。

否

-w WRITE_CAPACITY | --write-capacity WRITE_CAPACITY

中繼資料資料表的請求寫入輸送容量。如果未提供 WRITE_CAPACITY 引數，預設值是 100。

否
範例 emrfs 設定中繼資料容量範例

以下範例會將讀取輸送容量設為 600 而寫入容量設為 150 以供名為 EmrMetadataAlt 的中繼資料資料表使用。

$ emrfs set-metadata-capacity --metadata-name EmrMetadataAlt  --read-capacity 600 --write-capacity 150
  read-capacity: 400
  write-capacity: 100
  status: UPDATING
  approximate-item-count (6 hour delay): 0

emrfs 刪除中繼資料子命令

適用於 emrfs delete-metadata 的 [選項]
選項 描述 必要

-m METADATA_NAME | --metadata-name METADATA_NAME

METADATA_NAME 是 DynamoDB 中繼資料資料表的名稱。如果未提供 METADATA_NAME 引數，預設值是 EmrFSMetadata。

否
範例 emrfs 刪除中繼資料範例

以下範例會刪除預設的中繼資料資料表。

$ emrfs delete-metadata

emrfs 建立中繼資料子命令

適用於 emrfs create-metadata 的 [選項]
選項 描述 必要

-m METADATA_NAME | --metadata-name METADATA_NAME

METADATA_NAME 是 DynamoDB 中繼資料資料表的名稱。如果未提供 METADATA_NAME 引數，預設值是 EmrFSMetadata。

否

-r READ_CAPACITY | --read-capacity READ_CAPACITY

中繼資料資料表的請求讀取輸送容量。如果未提供 READ_CAPACITY 引數，預設值是 400。

否

-w WRITE_CAPACITY | --write-capacity WRITE_CAPACITY

中繼資料資料表的請求寫入輸送容量。如果未提供 WRITE_CAPACITY 引數，預設值是 100。

否
範例 emrfs 建立中繼資料範例

以下範例請求建立名為「EmrFSMetadataAlt」的中繼資料資料表。

$ emrfs create-metadata -m EmrFSMetadataAlt
Creating metadata: EmrFSMetadataAlt
EmrFSMetadataAlt
  read-capacity: 400
  write-capacity: 100
  status: ACTIVE
  approximate-item-count (6 hour delay): 0

emrfs 列出中繼資料存放區子命令

emrfs list-metadata-stores 子命令沒有 [options]。

範例 List-metadata-stores 範例

以下範例列出您的中繼資料資料表。

$ emrfs list-metadata-stores
  EmrFSMetadata

emrfs 差異子命令

適用於 emrfs diff 的 [選項]
選項 描述 必要

-m METADATA_NAME | --metadata-name METADATA_NAME

METADATA_NAME 是 DynamoDB 中繼資料資料表的名稱。如果未提供 METADATA_NAME 引數，預設值是 EmrFSMetadata。

否

s3://s3Path

Amazon S3 儲存貯體的路徑會與中繼資料資料表相比較。以遞迴的方式同步儲存貯體。

是
範例 emrfs 差異範例

下列範例會將預設中繼資料資料表與 Amazon S3 儲存貯體相比較。

$ emrfs diff s3://elasticmapreduce/samples/cloudfront
BOTH | MANIFEST ONLY | S3 ONLY
DIR elasticmapreduce/samples/cloudfront
DIR elasticmapreduce/samples/cloudfront/code/
DIR elasticmapreduce/samples/cloudfront/input/
DIR elasticmapreduce/samples/cloudfront/logprocessor.jar
DIR elasticmapreduce/samples/cloudfront/input/XABCD12345678.2009-05-05-14.WxYz1234
DIR elasticmapreduce/samples/cloudfront/input/XABCD12345678.2009-05-05-15.WxYz1234
DIR elasticmapreduce/samples/cloudfront/input/XABCD12345678.2009-05-05-16.WxYz1234
DIR elasticmapreduce/samples/cloudfront/input/XABCD12345678.2009-05-05-17.WxYz1234
DIR elasticmapreduce/samples/cloudfront/input/XABCD12345678.2009-05-05-18.WxYz1234
DIR elasticmapreduce/samples/cloudfront/input/XABCD12345678.2009-05-05-19.WxYz1234
DIR elasticmapreduce/samples/cloudfront/input/XABCD12345678.2009-05-05-20.WxYz1234
DIR elasticmapreduce/samples/cloudfront/code/cloudfront-loganalyzer.tgz

emrfs 刪除子命令

適用於 emrfs delete 的 [選項]

選項

描述

必要

-m METADATA_NAME | --metadata-name METADATA_NAME

METADATA_NAME 是 DynamoDB 中繼資料資料表的名稱。如果未提供 METADATA_NAME 引數，預設值是 EmrFSMetadata。

否

s3://s3Path

您追蹤以進行一致性檢視之 Amazon S3 儲存貯體路徑。以遞迴的方式同步儲存貯體。

是
-t TIME | --time TIME

過期時間 (使用時間單位引數來解釋)。會針對指定儲存貯體將所有早於 TIME 引數的中繼資料項目予以刪除。

-u UNIT | --time-unit UNIT

用來解譯時間引數 (奈秒、微秒、毫秒、秒、分鐘、小時或天) 的測量。如果未指定任何引數，預設值會是 days 秒。

--read-consumption READ_CONSUMPTION

用於 delete 操作之可用讀取輸送量的請求量。如果未提供 READ_CONSUMPTION 引數，預設值是 400。

否

--write-consumption WRITE_CONSUMPTION

用於 delete 操作之可用寫入輸送量的請求量。如果未提供 WRITE_CONSUMPTION 引數，預設值是 100。

否
範例 emrfs 刪除範例

下列範例會將 Amazon S3 儲存貯體中的所有物件從一致性檢視的追蹤中繼資料中移除。

$ emrfs delete s3://elasticmapreduce/samples/cloudfront
entries deleted: 11

emrfs 匯入子命令

適用於 emrfs import 的 [選項]
選項 描述 必要

-m METADATA_NAME | --metadata-name METADATA_NAME

METADATA_NAME 是 DynamoDB 中繼資料資料表的名稱。如果未提供 METADATA_NAME 引數，預設值是 EmrFSMetadata。

否

s3://s3Path

您追蹤以進行一致性檢視之 Amazon S3 儲存貯體路徑。以遞迴的方式同步儲存貯體。

是

--read-consumption READ_CONSUMPTION

用於 delete 操作之可用讀取輸送量的請求量。如果未提供 READ_CONSUMPTION 引數，預設值是 400。

否

--write-consumption WRITE_CONSUMPTION

用於 delete 操作之可用寫入輸送量的請求量。如果未提供 WRITE_CONSUMPTION 引數，預設值是 100。

否
範例 emrfs 匯入範例

下列範例會使用一致性檢視的追蹤中繼資料來匯入 Amazon S3 儲存貯體中的所有物件。所有不明的金鑰皆遭到忽略。

$ emrfs import s3://elasticmapreduce/samples/cloudfront

emrfs 同步子命令

適用於 emrfs sync 的 [選項]
選項 描述 必要

-m METADATA_NAME | --metadata-name METADATA_NAME

METADATA_NAME 是 DynamoDB 中繼資料資料表的名稱。如果未提供 METADATA_NAME 引數，預設值是 EmrFSMetadata。

否

s3://s3Path

您追蹤以進行一致性檢視之 Amazon S3 儲存貯體路徑。以遞迴的方式同步儲存貯體。

是

--read-consumption READ_CONSUMPTION

用於 delete 操作之可用讀取輸送量的請求量。如果未提供 READ_CONSUMPTION 引數，預設值是 400。

否

--write-consumption WRITE_CONSUMPTION

用於 delete 操作之可用寫入輸送量的請求量。如果未提供 WRITE_CONSUMPTION 引數，預設值是 100。

否
範例 emrfs 同步子命令範例

下列範例會使用一致性檢視的追蹤中繼資料來匯入 Amazon S3 儲存貯體中的所有物件。所有不明的金鑰皆遭到刪除。

$ emrfs sync s3://elasticmapreduce/samples/cloudfront
Synching samples/cloudfront                                       0 added | 0 updated | 0 removed | 0 unchanged
Synching samples/cloudfront/code/                                 1 added | 0 updated | 0 removed | 0 unchanged
Synching samples/cloudfront/                                      2 added | 0 updated | 0 removed | 0 unchanged
Synching samples/cloudfront/input/                                9 added | 0 updated | 0 removed | 0 unchanged
Done synching s3://elasticmapreduce/samples/cloudfront            9 added | 0 updated | 1 removed | 0 unchanged
creating 3 folder key(s)
folders written: 3

emrfs 讀取 sqs 子命令

適用於 emrfs read-sqs 的 [選項]
選項 描述 必要

-q QUEUE_NAME | --queue-name QUEUE_NAME

QUEUE_NAME 是在 emrfs-site.xml 中設定的 Amazon SQS 佇列名稱。預設值為 EMRFS-Inconsistency-<jobFlowId>。

是

-o OUTPUT_FILE | --output-file OUTPUT_FILE

OUTPUT_FILE 是主節點本機檔案系統上的輸出檔路徑。從佇列中讀取的訊息會寫入這個檔案。

是

emrfs 刪除 sqs 子命令

適用於 emrfs delete-sqs 的 [選項]
選項 描述 必要

-q QUEUE_NAME | --queue-name QUEUE_NAME

QUEUE_NAME 是在 emrfs-site.xml 中設定的 Amazon SQS 佇列名稱。預設值為 EMRFS-Inconsistency-<jobFlowId>。

是

提交 EMRFS CLI 命令作為步驟

下列範例示範如何透過利用 AWS CLI 或 API 和 在主節點上使用 emrfs 公用程式command-runner.jar，以執行 emrfs 命令做為步驟。此範例使用 AWS SDK for Python (Boto3) 將步驟新增至叢集，將 Amazon S3 儲存貯體中的物件新增至預設 EMRFS 中繼資料資料表。

import boto3
from botocore.exceptions import ClientError


def add_emrfs_step(command, bucket_url, cluster_id, emr_client):
    """
    Add an EMRFS command as a job flow step to an existing cluster.

    :param command: The EMRFS command to run.
    :param bucket_url: The URL of a bucket that contains tracking metadata.
    :param cluster_id: The ID of the cluster to update.
    :param emr_client: The Boto3 Amazon EMR client object.
    :return: The ID of the added job flow step. Status can be tracked by calling
             the emr_client.describe_step() function.
    """
    job_flow_step = {
        "Name": "Example EMRFS Command Step",
        "ActionOnFailure": "CONTINUE",
        "HadoopJarStep": {
            "Jar": "command-runner.jar",
            "Args": ["/usr/bin/emrfs", command, bucket_url],
        },
    }

    try:
        response = emr_client.add_job_flow_steps(
            JobFlowId=cluster_id, Steps=[job_flow_step]
        )
        step_id = response["StepIds"][0]
        print(f"Added step {step_id} to cluster {cluster_id}.")
    except ClientError:
        print(f"Couldn't add a step to cluster {cluster_id}.")
        raise
    else:
        return step_id


def usage_demo():
    emr_client = boto3.client("emr")
    # Assumes the first waiting cluster has EMRFS enabled and has created metadata
    # with the default name of 'EmrFSMetadata'.
    cluster = emr_client.list_clusters(ClusterStates=["WAITING"])["Clusters"][0]
    add_emrfs_step(
        "sync", "s3://elasticmapreduce/samples/cloudfront", cluster["Id"], emr_client
    )


if __name__ == "__main__":
    usage_demo()

您可以使用傳回的 step_id 值來檢查操作的結果日誌。

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