我在HIVE中有聚簇表。所有查询都在hive-client中工作。但是我不能用这个表运行任何查询:Query...failed:Hivetableiscorrupt.Itisdeclaredasbeingbucketed,butthefilesdonotmatchthebucketingdeclaration.Thenumberoffilesinthedirectory(0)doesnotmatchthedeclaredbucketcount(8)forpartition:在设置hive.enforce.bucketing=true;之后错误:Query...failed:Hiveta

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

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

一、单聚合函数搜索AggregationBuilders.terms相当于sql中的groupby1.搜索province（省份）字段每个省份的数量有多少如下图数据库表1（我们es和数据库表是同步的，且结构一样，所以拿数据库表字段举例）。 需求：现es中有字段province（省份），该字段内容为全国各省名字，现在需要求出每个省份有多少条数据。代码如下：@AutowiredRestHighLevelClientclient;//MediaHeatBean为我的实体类，需要换成你自己的实体类publicListselectMediaHeatES(MediaHeatBeaninfoPushData