我想计算表的大小而不在HIVE中查询。我如何在HIVE中执行此操作？(如果没有在数据库中选择，我没有任何权限，所以我不能使用显示属性等)(例如)数据行数:100columnName(Type):userName(string),userNumber(int),userCode(bigint),userAge(int)用户名的最大长度:36我是这样计算表格大小的。我以为string是8bytes，int是4bytes，bigint是8bytes(我没有考虑记录标题大小和列标题大小)100*((8*36)+4+8+4)总大小:30,400字节你能给我一些建议吗？
我正在尝试了解hive和hadoop是如何交互的。从我读过的教程看来，在运行HIVE查询之前，您运行一个map/reduce作业来获取输入数据。这对我来说似乎适得其反，如果我已经运行map/reduce作业并以易于解析的格式获取数据，为什么我不将数据放入传统数据库中。感谢您的帮助，弥敦道 最佳答案 Hive对存储在HDFS上的文件进行操作。除了最简单的查询之外，Hive会生成并运行mapreduce作业。对于非常简单的查询(SELECT*FROMMyTable)，它只会将文件流出磁盘。输入数据不需要来自MapReduce-它可以是上
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭3年前。Improvethisquestion我们有大约3亿条记录的庞大数据，每3-6个月更新一次。我们需要查询这些数据(连续、实时)以获取一些信息。有哪些选项-一个RDBMS(mysql)或Hadoop等其他选项。哪个更好？
我是Hadoop、Cassandra等分布式NoSQL数据库的新手。我有几个问题需要寻求专家的建议:您能否列出从目前的传统数据库(如MySQL)转移到这些基于集群的大型数据库时通常会遇到的问题/挑战？当需要适应这些开源项目的更新版本时，有什么困难(如果有的话)？您能否列出通常存储/保留在memcached中以快速呈现页面的内容？我如何才能理解开源项目的源代码，以便我可以在此基础上进行构建并回馈社区？以上问题可能听起来很白痴和基础，但请专家们尽可能详细地回答以上问题。 最佳答案 我可以提供一些想法:1:文档和示例一直是我使用Hadoo
database.yml中使用最广泛的选项如下:adapterencodingdatabasepoolusernamepasswordsockethostporttimeout我知道上面大部分的用法，但池。所以我想知道database.yml中的pool选项有什么用，或者我们需要为流量非常大的应用程序设置任何其他参数。 最佳答案 它设置每个ruby进程可能的连接数量。因此，如果您正在线程化您的Rails应用程序，或者您过度使用事务。此处的限制取决于您的设置。考虑一下:50个Ruby进程每个都有100个线程一个设置为1000个同时
database.yml中使用最广泛的选项如下:adapterencodingdatabasepoolusernamepasswordsockethostporttimeout我知道上面大部分的用法，但池。所以我想知道database.yml中的pool选项有什么用，或者我们需要为流量非常大的应用程序设置任何其他参数。 最佳答案 它设置每个ruby进程可能的连接数量。因此，如果您正在线程化您的Rails应用程序，或者您过度使用事务。此处的限制取决于您的设置。考虑一下:50个Ruby进程每个都有100个线程一个设置为1000个同时
我有一个Web服务器，其他站点使用一些GET参数重定向到该服务器。我的情况:目前我每天生成2GB的网络服务器日志。我需要过滤至少半年的日志(约350GB的日志)。我使用Amazon基础设施将日志存储在S3存储桶上。我有两个正在写入日志的网络服务器。我应该使用哪种技术来查询/过滤该数据？以前我在一台ubuntu机器上下载文件，然后grep得到结果。我还在AWS上测试了Hadoop，但我发现它很难使用。哪种技术/解决方案在以下方面最好:过滤速度简单易学易于更改过滤规则感谢您对此事的关注 最佳答案 在您的情况下，我会推荐Elasticse
我想从HDFS将数据加载到Vertica，但数据中的time_stamp值是Unix纪元格式，我想将它作为Vertica中的TIMESTAMPTZ加载到Vertica。在这种情况下不知道如何即时使用cast函数。谁能帮我解决这个问题？我想在下面添加转换COPYsearch_mmx2SOURCEHdfs(url='http://hadoop-namenode:50070/webhdfs/v1/tmp/exported/2014/07/15/00/SEARCHES/part-m-0000*.bz2',username='xyz')filterBZip()DELIMITERE'\t';或者是
一连串的数字传来。在任何时候我都可能需要10%的随机数。我显然不想存储整个流。更大的问题是我正在考虑上述算法。我有很多数据(基于时间戳)进入数据库。现在我还想构建一个示例表，其中包含主数据库表中10%的随机记录，这样如果想快速查询并且我可以接受很少的不准确，我可以快速查询。我分批收到消息(数字)说有时100有时20有时5等。我在想我会在流式传输时这样做，问题表明了这一点。有人可以为此建议一个好的算法。有没有更好的办法？ 最佳答案 简单的解决方案是只保存每10个传入数据点，但这可能会导致有偏差的结果，具体取决于数据的随机性。如果您想在
场景:我正在尝试从sqlserver导入到HDFS，但出现以下错误:错误:hadoop@ubuntu:~/sqoop-1.1.0/bin$./sqoopimport--connect'jdbc:sqlserver://192.168.230.1;username=xxx;password=xxxxx;database=HadoopTest'--tablePersonInfo--target-dir/home/hadoop/hadoop-0.21.0/11/12/1012:13:20ERRORtool.BaseSqoopTool:Goterrorcreatingdatabasemanag
