所以我正在尝试运行一个sqoop导入作业，在其中我根据我的partition_key保存parquet文件。最终，我希望我的文件夹/TABLE_DIR/有5个Parquet文件，每个唯一分区键1个。目前我只有4。我无法设置num-mappers5。Table2partition_key可能会上升到8，为此我想获得8个Parquet文件等。Table1:primary_key:[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]partition_key:[1,1,1,2,2,2,3,3,4,5]value:[15,12,18,18,21,23,25,26,24,10]Code:sqoopimp
如何使用两个组件构建key？这样做的原因是我有一个无向图。如果A和B通过通信关联(方向无关)，则两个节点A和B之间存在边。此通信有一个数字参数。所以我想实现的是有一个将A和B组合在一起作为一个集合的key，这样A到B和B到A的通信就可以被认为是等价的，并且可以被加起来得到统计数据说:AB5BA10键在语义上应该是“A或B在一起”，这样包含A和B作为键的集合的值应该是5+10=15。wordcount示例将特定单词作为关键字。就我而言，我想将包含两个组件的集合作为关键。在map和reduce阶段，只要满足AtoB或BtoA就求和。谢谢! 最佳答案
我正在运行ClouderaManager(免费版)，我到达了向导创建HiveMetastore数据库的地步。显示此错误并停止配置过程。使用/var/run/cloudera-scm-agent/process/40-hive-metastore-create-tables/hadoop-conf作为HADOOP_CONF_DIR我似乎找不到任何可能导致此问题的信息？到目前为止，一切都已正确配置，安装的一切以及用户名和密码都是正确的。有人以前见过这个错误吗？想法？错误日志:atsun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstanc
从HDFS加载数据到vertica时出现以下错误我只是停止了以前工作的数据库并在Vertica中创建了新数据库。然后我跑了vsql-f[AggregateFunctions.sql,AnalyticFunctions.sql,FilterFunctions.sql,JavaFunctions.sql,JavaUDLFunctions.sql,ParserFunctions.sql,SourceFunctions.sql,TransformFunctions.sql]当我尝试使用以下命令从HDFS加载数据时COPYexploded001SOURCEHdfs(url='http://had
我正在寻找一种按频率订购GoogleBook的Ngram的方法。原始数据集在这里:http://books.google.com/ngrams/datasets.在每个文件中，ngram按字母顺序排序，然后按时间顺序排序。我的电脑不够强大，无法处理2.2TB的数据，所以我认为唯一的排序方式是“在云端”。AWS托管版本在这里:http://aws.amazon.com/datasets/8172056142375670.是否有经济有效的方法来找到10,000个最常见的1grams、2grams、3grams、4grams和5grams？麻烦的是，数据集包含多年的数据:Asanexampl
我需要在配置单元中删除一个大数据库，但我找不到选项here跳过垃圾，如purge删除表。当为垃圾应用空间配额时，这可能会造成麻烦!任何仅使用配置单元DDL命令的建议？要清楚:我做什么:Dropdatabasecascade;我在寻找什么或类似的东西:Dropdatabasecascadepurge; 最佳答案 配置单元默认.xmlhive.warehouse.data.skipTrashtrueSetthistotrueifyoudonotwanttabledatatobemovedtotrashwhiledroppingtable
我是hive的初学者。当我尝试执行任何配置单元命令时:hive>显示表格；它显示以下错误:FAILED:Errorinmetadata:javax.jdo.JDOFatalDataStoreException:Failedtostartdatabase'/var/lib/hive/metastore/metastore_db',seethenextexceptionfordetails.NestedThrowables:java.sql.SQLException:Failedtostartdatabase'/var/lib/hive/metastore/metastore_db',se
我在3个集群上安装了Hadoop和Hive。我能够从运行HIVE的集群节点登录到配置单元。root@NODE_3hive]#hiveLogginginitializedusingconfigurationinjar:file:/usr/lib/hive/lib/hive-common-0.10.0-cdh4.2.0.jar!/hive-log4j.propertiesHivehistoryfile=/tmp/root/hive_job_log_root_201304020248_306369127.txthive>showtables;OKTimetaken:1.459secondsh
我有以下场景:测量数据以文件形式通过网络服务上传这些文件随后被复制到HDFS每个测量包含一个或多个参数的许多特征(值)测量值的数量可能不同使用Hadoop上的机器学习算法处理测量值并非所有测量都进行了，而是针对特定用户在特定时间段进行的(例如，对用户X在Y-Z期间上传的文件进行处理)中间结果存储在HDFS，最终结果也是如此我的问题与第二点有关-这些文件后来被复制到HDFS-我担心存在大量小文件(例如1MB)可能是个问题。我的想法是将该文件存储在数据库中，这样我就可以避免小文件的问题，并且还能够查询数据(为用户选择一段时间的数据)。这是更好的方法吗？如果答案是肯定的，我可以使用哪些数据库
我正在阅读ApacheCrunchdocumentation我发现了以下句子:Dataisreadinfromthefilesysteminastreamingfashion,sothereisnorequirementforthecontentsofthePCollectiontofitinmemoryforittobereadintotheclientusingmaterialization.我想知道以流式方式从文件系统读取是什么意思，如果有人能告诉我与其他读取数据的方式有什么区别，我将不胜感激。我想说这个概念也适用于其他工具，例如Spark。 最佳答案
