我的PIG查询如下所示emp=LOAD'hdfs://master:9000/hrms/DimEmployee'AS(EmployeeID,OrganizationID,EmploymentType);grouped=groupempby(OrganizationID,EmploymentType);AggEmploymentType=FOREACHgroupedGENERATEgroup.OrganizationID,group.EmploymentType,COUNT(emp.EmployeeID)ascnt;DUMPAggEmploymentType;下面给出了上述pig查询的逐
在对Hive和Pig进行基准测试后，我发现Pig中的GroupBy运算符比Hive的要慢得多。我想知道是否有人有过同样的经历？人们是否有任何改进此操作性能的技巧？(按照此处早期帖子的建议添加DISTINCT没有帮助。我目前正在重新运行启用LZO压缩的基准测试)。 最佳答案 看来你看错了方向。GroupBy只是以某种方式对数据进行分组，之后的操作非常重要。在Pig中尝试分析性能时，您应该牢记以下几点:1)几条语句可以合并成一个MR作业，所以不要看语句，看生成的MR作业的性能。2)性能上的巨大差异应该是有原因的。这可能是:2.1不同的输
如何在Hive嵌入式模式下运行此查询(1)selectproduct,count(*)ascntfromhive_bigpetstore_etlgroupbyproduct在Maven控制台中，我得到一个InvocationTargetException异常在我找到的Hive日志文件中java.lang.Exception:java.lang.NullPointerExceptionatorg.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.run(LocalJobRunner.java:354)Causedby:java.lang.NullPointe
我正在尝试在HiveQL脚本中参数化GROUPBY子句。SELECTCOUNT(*)ASsales,country,state,cityFROMtestdb.dataWHEREPRICE>5GROUPBYIF(TRUE,(country,state,city),(country,state))如何实现这样的查询？ 最佳答案 我曾尝试在GROUPBY及其作品中使用CASE语句。不过，您可能想要验证查询结果。如果您可以将您的条件转换为case语句，则此查询可以工作。SELECT*FROMtestdb.dataWHEREprice>5GR
我在pyspark和mongoDB之间建立简单的“helloworld”连接时遇到了问题(参见我正在尝试模拟的示例https://github.com/mongodb/mongo-hadoop/tree/master/spark/src/main/python)。有人可以帮我理解并解决这个问题吗？详细信息:我可以使用下面看到的--jars--conf--py-files成功运行pysparkshell，然后导入pymongo_spark，最后连接到数据库；但是，当我尝试打印“helloworld”时，由于permissiondenied'/home/.cache'问题，python无法
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
这是我要运行的行counts=FOREACHz{sum=SUM(B::counter);GENERATEgroupasA::month,sum;};但是我收到以下错误:Invalidfieldprojection.Projectedfield[B::counter]doesnotexistinschema:group:chararray,y:bag{:tuple(A::id:chararray,A::month:chararray,B::counter:int)}.如何对这样一个包含基于一列分组的元组包的模式进行求和聚合？ 最佳答案
假设我正在观察表架构如下的超速事故:createtablespeeding_data(date_of_occurrencedate,yearint,makestring,modelstring,speedint);我想观察这些特征的不同组合下的平均速度，但希望它始终按date_of_occurrence分组，例如可能是这样的selectdate_of_occurrence,year,make,model,avg(speed)fromspeeding_datagroupbydate_of_occurrencegroupbyyear,make,modelwithcube;只是想知道在h
我有一个包含字段的表datevalue10-02-19002309-05-19012210-03-19001010-02-190124....我必须返回每年的最大值即，190023190124我尝试了以下查询，但得到了错误的答案。SELECTYEAR(FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(date,'dd-mm-yyyy')))asdate,MAX(value)FROMtebGROUPBYdate;有人可以建议我查询吗？ 最佳答案 选项1selectyear(from_unixtime(unix_timestam
我有一个包含4列的表，其中col4作为Hive中的分区列。这是一个巨大的表，每5小时插入约900万行。我有一个限制，我不能更改此表的设计，因为它也用于其他报告。CREATEEXTERNALTABLEtestdb.table1(col1string,col2int,col3int)PARTITIONEDBY(col4string)ROWFORMATDELIMITEDSTOREDASTEXTFILELOCATION'/path/to/input/';对于其中一个用例，我正在尝试创建一个查找表来识别col4中每个值的一些数据点，例如selectcol1,col4fromtestdb.tabl
