我有一个分区和集群的配置单元表(使用配置单元1.2):hive>describeformattedmyClusteredTable;#col_namedata_typeutc_timestamptimestamp...clusteredIdbigint#PartitionInformation#col_namedata_typedatePartitionstring#DetailedTableInformationNumBuckets:100BucketColumns:[clusteredId]SortColumns:[Order(col:clusteredId,order:1),Or
我已经使用下面的DDL在Hive中创建了ORCBucketed表:createtableEmployee(EmpIDSTRING,EmpNameSTRING)clusteredby(EmpID)into10bucketsstoredasorcTBLPROPERTIES('transactional'='true');然后运行Sqoop导入:sqoopimport--verbose\--connect'RDBMS_JDBC_URL'\--driverJDBC_DRIVER\--tableEmployee\--null-string'\\N'\--null-non-string'\\N
我正在使用Flinkbucketingsink从Kafka到HDFS。Flink的版本是1.4.2。我发现每次重新启Action业时都会丢失一些数据，即使有保存点也是如此。我发现如果我设置编写器SequenceFile.CompressionType.RECORD而不是SequenceFile.CompressionType.BLOCK就可以解决这个问题。看来Flink在保存checkpoint的时候，有效长度和实际长度不一样，应该包括压缩数据。但如果我们由于磁盘使用而无法使用CompressionType.BLOCK，则可能会出现问题。如何在重新启Action业时使用block压缩来
我正在尝试使用hdfs命令访问amazonS3存储桶。这是我运行的命令:$hadoopfs-lss3n://:@/tpt_files/-ls:InvalidhostnameinURIs3n://:@/tpt_filesUsage:hadoopfs[genericoptions]-ls[-d][-h][-R][...]我的SecretAccessKey包含“/”。这可能是造成这种行为的原因吗？与此同时，我在此服务器上安装了awscli，我可以使用awscli毫无问题地访问我的存储桶(在.aws/credentials中配置的AccessKeyId和SecretAccessKey):aws
当我尝试使用sparklyr从Rstudio连接到s3存储桶时遇到错误。s3存储桶位于eu-central-1(Frankfurt)区域。Spark版本-2.1.0，Hadoop2.7。我收到带有签名不匹配错误的403响应代码。但是，当我尝试获取s3a存储桶时，却收到了400响应代码。任何关于通过Rstudio中的spark连接到s3buckets的替代方法的任何消息，也很受欢迎。在没有Spark的情况下，与s3的连接工作正常。这是代码，#install.packages("devtools")#devtools::install_github("rstudio/sparklyr")l
我正在尝试使用桶映射连接在我的星型模式中进行查询。我有一些小维度表和一个大事实表。我会:通过FK键对事实表进行存储按ID键存储桶维度但是如果我尝试对没有任何分区的表进行存储，在插入数据后我只能在表文件夹中看到1个文件(num_files:1)。CREATETABLEuser_dimension(idSTRING,...nameSTRING)CLUSTEREDBY(id)INTO24BUCKETS;>>OKINSERTINTOTABLEuser_dimensionSELECTid,nameFROMdatasource;>>Tableuser_dimensionstats:[num_par
在MFA处于事件状态时，是否可以使用NiFi处理器PutS3Object将数据写入S3存储桶？如果没有，考虑将数据从hive/HDFS写入S3的替代方案是什么？ 最佳答案 从1.8.0版开始，我认为ApacheNiFi*S3Object处理器(或AWSCredentialsProviderControllerService)不支持此功能。我建议在Jirasite上打开功能请求票.您可以使用以下选项之一立即完成此操作:使用ExecuteStreamCommand或ExecuteProcess调用终端命令或shell脚本使用AWSS3C
我们能否定义一种方法来决定是否应该进行分桶或分区？ 最佳答案 通常Hive中的分区提供了一种将Hive表数据分离到多个文件/目录中的方法。但是分区在以下情况下会产生有效的结果，分区数量有限大小相当的分区但这可能并非在所有情况下都可行，例如当我们根据国家/地区等地理位置对我们的表进行分区时，一些较大的国家/地区将有较大的分区(例如:4-5个国家/地区本身贡献了总数据的70-80%)，其中小国家数据将创建小分区(世界上其余所有国家可能只占总数据的20-30%)。因此，在这些情况下，分区将不是理想的。为了克服过度分区的问题，Hive提供了
场景我创建了一个名为“my-role”的AWSIAM角色，将EC2指定为可信实体，即使用信任关系策略文档:{"Version":"2012-10-17","Statement":[{"Sid":"","Effect":"Allow","Principal":{"Service":"ec2.amazonaws.com"},"Action":"sts:AssumeRole"}]}该角色具有以下策略:{"Version":"2012-10-17","Statement":[{"Effect":"Allow","Action":["s3:AbortMultipartUpload","s3:De
是否可以使用一个Hadoop作业运行来根据键将数据输出到不同的目录？我的用例是服务器访问日志。假设我将它们放在一起，但我想根据一些常见的URL模式将它们分开。例如，任何以/foo/开头的内容都应该转到/year/month/day/hour/foo/file任何以/bar/开头的内容都应该转到/year/month/day/hour/bar/file任何不匹配的都应该转到/year/month/day/hour/other/file这里有两个问题(根据我对MapReduce的理解):首先，我更愿意只遍历我的数据一次，而不是为我想要匹配的每个URL类型运行一个“grep”作业。但是，我将
