当我在HIVE中运行CTAS时，数据也会同时填充。但我只想创建表，而不是填充数据。我应该怎么做？谢谢。 最佳答案 您可以使用LIKE关键字来做到这一点。createtablenew_table_nameLIKEold_table_name这将创建没有数据的表结构。 关于hadoop-如何让HIVE中的CREATETABLE...ASSELECT不填充数据？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.co

我有一个看起来像这样的输入数据:3070801,1963,1096,,"BE","",,1,,269,6,69,,1,,0,,,,,,,3070802,1963,1096,,"US","TX",,1,,2,6,63,,0,,,,,,,,,3070803,1963,1096,,"US","IL",,1,,2,6,63,,9,,0.3704,,,,,,,3070804,1963,1096,,"US","OH",,1,,2,6,63,,3,,0.6667,,,,,,,3070805,1963,1096,,"US","CA",,1,,2,6,63,,1,,0,,,,,,,3070806,196

我正在尝试使用Spring编写一个SOAP服务，但是我收到了一个依赖注入(inject)问题。我在通过服务使用@Autowired时遇到问题，如下所示:publicinterfaceUserDao{UsergetUser(Stringusername);}Dao的实现如下:@Controller("userDao")publicclassUserDaoImplimplementsUserDao{privatestaticLoglog=LogFactory.getLog(UserDaoImpl.class);@Autowired@Qualifier("sessionFactory")pr

我正在尝试使用Spring编写一个SOAP服务，但是我收到了一个依赖注入(inject)问题。我在通过服务使用@Autowired时遇到问题，如下所示:publicinterfaceUserDao{UsergetUser(Stringusername);}Dao的实现如下:@Controller("userDao")publicclassUserDaoImplimplementsUserDao{privatestaticLoglog=LogFactory.getLog(UserDaoImpl.class);@Autowired@Qualifier("sessionFactory")pr

我正在使用Spark.SQL并尝试使用MAP语句创建一个数据透视表，以便将一列的值作为不同的列。我用这个查询准备了第一个表:spark.sql("""CREATETABLETABLE_01STOREDASPARQUETASselectROWS,COLUMNS,count(*)asNUM_ROWSfromTABLE_00groupbyROWS,COLUMNSorderbyROWS,COLUMNS""")想法是将其转换为:ROWSCOLUMNSNUM_ROWSVALUE1COL22VALUE1COL350VALUE2COL120VALUE2COL21VALUE2COL330进入这个:COL

我需要从我们的配置单元dlk创建一个“工作表”。虽然我可以使用:createtablemy_tableasselect*fromdlk.big_table很好，我在从原始“big_table”继承分区(属性day、month和year)或只是创建来自这些属性的新属性。搜索网络并没有真正帮助我回答这个问题-所有“教程”或解决方案都涉及createasselect或创建分区，而不是两者。这里有人可以帮忙吗？ 最佳答案 不支持创建分区表作为选择。您可以分两步完成:像dlk.big_table一样创建表my_table；这将创建具有相同架构

我的输入数据的关键类是WritableComparable，它以MapFile的形式存在。有没有什么方法可以设置最小和最大键值，并且只将记录传输到键值介于两者之间的映射器？ 最佳答案 这是不可能的。因为对于map-reduce作业，我们只是指定输入。我们可以做的一件事是，在映射器中编写一个条件。如果键是黑白最小值和最大值，则只处理键值对并将输出发送到reducer。否则，什么都不做。但即使在这种情况下，我们的map阶段也会处理所有输入，而reduce阶段只会处理我们指定的键范围。更好的方法:当在给定输入上运行map-reduce作业

我正在尝试将表数据从Redshift导入到HDFS(使用Parquet格式)并遇到如下所示的错误:15/06/2511:05:42ERRORsqoop.Sqoop:GotexceptionrunningSqoop:java.lang.NullPointerExceptionjava.lang.NullPointerExceptionatorg.apache.sqoop.tool.CodeGenTool.generateORM(CodeGenTool.java:97)atorg.apache.sqoop.tool.ImportTool.importTable(ImportTool.jav

我的目标是将大型Rdata.frame加载到Spark中。data.frame的大小是500万。各种类型的行和7列。一旦加载到R中，这个data.frame占用大约。200MB内存。但是，当我尝试使用as.DataFrame()函数将其加载到Spark中时，Rsession永远被占用，它已经运行了1小时，我不得不取消该操作。详情如下:我正在创建以下数据集以在此示例中使用:n=5e6#setsamplesized上面创建了一个示例data.frame大小，大约200mb:paste0("size:",round(as.numeric(object.size(d))/1000000,1),

我正在尝试熟悉Hadoop/HbaseMapReduce作业，以便能够正确编写它们。现在我有一个Hbase实例，其中包含一个名为dns的表，其中包含一些DNS记录。我试图制作一个简单的唯一域计数器来输出文件并且它有效。现在，我只使用IntWritable或Text，我想知道是否可以为我的Mapper/Reducer使用自定义对象。我试着自己做，但我得到了Error:java.io.IOException:Initializationofallthecollectorsfailed.Errorinlastcollectorwas:nullatorg.apache.hadoop.mapre