我正在尝试在配置单元中创建基于时间戳的分区。但是配置单元正在创建基于数据的分区。下面是我的代码。有人可以帮忙吗？cattest1.shdat=`date+'%Y%m%d%H:%m:%S'`hive-fload.hql-hiveconffile_load_timestamp=$dat;catload.hqlINSERTOVERWRITEtableperm.testpartition(file_load_timestamp='${hiveconf:dat}')SELECTa,bFROMwork.temp;dt=20180102/=HDFS路径是这样创建的。dt=20180102103455
我在Hadoop中有大约100GB的时间序列数据。我想使用Spark从1000个不同的时间范围内抓取所有数据。我已经尝试使用ApacheHive来创建一个非常长的SQL语句，其中包含大约1000个'ORBETWEENXANDYORBETWEENQANDR'语句。我也尝试过使用Spark。在这种技术中，我创建了一个具有相关时间范围的数据框，并将其加载到spark中:spark_session.CreateDataFrame()和df.registerTempTable()有了这个，我正在与新创建的时间戳数据框和更大的时间戳数据集进行连接。此查询需要很长时间，我想知道是否有更有效的方法来执
我有存储在HDFS上的文件，其名称后缀有日期，与文件的修改日期不同，如下所示:$hdfsdfs-ls/a/b/c/d/e/*Found5itemsdrwxr-xr-x-xuserxuser02015-05-0113:59/a/b/c/d/e/exp_dt=2016-01-05drwxr-xr-x-xuserxuser02017-10-1015:42/a/b/c/d/e/exp_dt=2015-05-01我正在尝试查找仅具有给定exp_dt的文件。目前，努力如下:inputDir=/a/b/c/d/e/countCmd='hdfsdfs-ls$inputDir|grep'\.2015$'
我正在尝试估算Impala中从简单到复杂的查询所需的时间，并使用HueUI。是否可以通过UI知道完成查询所需的时间。 最佳答案 Impala或Hive仅提供进度的一般估计。Hue可以尝试通过根据当前进度推断开始时间来显示结束时间。欢迎关注https://issues.cloudera.org/browse/HUE-1219. 关于hadoop-HueUI中的黑斑羚时间，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverf
我是hadoop的新手，而且我手头有一个问题。有没有办法比较HDFS中两个文件之间的时间戳？非常感谢任何帮助。 最佳答案 使用FileSystem.getFileStatus(Path)获取FileStatus的方法返回对象，可以通过FileStaus.getModifiedTime()获取文件的修改时间方法FileSystemfs=FileSystem.get(conf);longts1=fs.getFileStatus(newPath("/path/to/file1")).getModifiedTime();longts2=fs
我试图找出在简单的hadoopwordcount示例中哪些步骤花费了多少时间。在此示例中，使用了3个映射和1个reducer，每个映射生成约7MB的随机数据。我有一个通过1Gb交换机连接的集群。当我查看作业详细信息时，意识到在所有maptask完成后改组需要大约7秒，这比传输这么小的数据的预期要多。这背后的原因可能是什么？谢谢 最佳答案 Hadoop使用心跳与节点通信。默认情况下，hadoop使用最小心跳间隔等于3秒。因此，hadoop会在两次心跳(大约6秒)内完成您的任务。更多详情:https://issues.apache.or
在pre-requestscript中写入以下：varmoment=require(‘moment’);//获取当前时间，格式化后赋值给变量entryTimevarentryTime=moment().format(“YYYYMMDDHHmmss”);//获取当前时间，格式化后赋值给变量exitTimevarexitTime=moment().format(“YYYYMMDDHHmmss”);//控制台打印变量console.log(entryTime);console.log(exitTime);//将两变量值赋值给全局变量pm.globals.set(“entryTime”,entryTi
我有Windows7的HPPaviliondv6笔记本，但它不支持虚拟化(如图所示，BIOS上没有任何选项)。使用此配置，我无法安装ClouderaQuickStartVMs.由于这个问题，现在我需要澄清以下几点，1)安装Hadoop时，是否需要支持虚拟化的CPU？-如果是，是否有任何选项可以在没有虚拟化支持的情况下安装在较旧的CPU上？2)安装Hadoop，CPU是否应该是64位？-如果是，是否有在32位CPU上安装的选项谢谢。 最佳答案 (1)Hadoop是(大部分)用Java编写的，不需要CPU虚拟化支持即可运行。Java适用
我在一台8核机器上以本地模式运行Spark作业。它具有本地SSD和64GBRAM。HDFS在同一台机器上以伪分布式模式运行。运行以下作业时，我无法获得CPU利用率以超过单个内核的最大值。RAM使用量保持在10GB以下。环回接口(interface)的最大值约为333MB/s。无论哪种方式，磁盘IO通常都低于30MB/s。我该如何编写才能更好地利用我的硬件资源？objectFilterProperty{defmain(args:Array[String]){valconf=newSparkConf().setAppName("FilterClaimsDataforProperty").s
获取当前的年月日时分秒selectdate_format(current_timestamp(),'yyyy-MM-ddHH:mm:ss')date_format(时间字段,‘yyyy-MM-ddHH:mm:ss’)将时间字段转为2023-10-1818:14:16这种格式在指定时间上增加15分钟selectfrom_unixtime(unix_timestamp(current_timestamp(),'yyyy-MM-ddHH:mm:ss')+(15*60),'yyyy-MM-ddHH:mm:ss')unix_timestamp：获取当前时间的UNIX时间戳（从1970-01-0100:0
