我能够使用Hive连接和访问现有的HBase表(使用HiveHBaseStorageHandler)。我觉得界面功能不是很强大。该接口(interface)是否可以用于大型分析数据处理？ 最佳答案 不可以。任何WHERE子句都以HBase表中的完整SCAN结束，并且扫描速度非常慢。请查看https://phoenix.apache.org/作为备选。 关于hadoop-HiveoverHBase进行深度分析查询，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
以下查询给我错误:执行错误:处理语句时出错:FAILED:执行错误，从中返回代码2org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask有谁知道为什么或如何解决这个问题？procsql;connecttohadoop(server='xxx'port=10000schema=xxxSUBPROTOCOL=hive2sql_functions=all);execute(createtableaasselect*,lag(claim_flg,1)over(orderbyptnt_id,month)aslag1fromb)byhadoop;disconnec
我的hadoop集群遇到了一些问题。我试着用它做一些基准测试来检查它的性能，看看mapreduce是否工作正常，但我得到了一些奇怪的行为。事实上，mapreduce正在启动并处理其映射阶段，但我从中得到了一些错误:我首先使用teragen来创建数据:$hadoopjar/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jarteragen500random-data然后工作开始了，我在没有停止进程的情况下遇到了一些失败:17/02/2312:29:27INFOclient.RMProxy:Conne
我想计算当前行和前X行(滑动窗口)之间存在的不同端口号的数量，其中x可以是任何整数。例如，如果输入是:IDPORT121222323425525621输出应该是:IDPORTCOUNT121122223233425452546214我在RapidMiner上使用Hive，我尝试了以下方法:selectid,port,count(*)over(partitionbysrcportorderbyidrowsbetween5precedingandcurrentrow)这必须适用于大数据并且X是大整数。如有任何反馈，我们将不胜感激。 最佳答案
我很难使用Hadoopmapreduce来计算两个值之间的总和。例如，我想计算[1,15000]的总和。但据我所知，map-reduce处理具有共同点(标签)的数据。我设法理解了该数据的架构:doctor23doodle34doctor2doodle5那些是在给定文本中找到的单词的出现。使用mapreduce将链接给定单词的值，如下所示:doctor[(232)]doodle[(345)]然后计算这些值的总和。但是关于总和，我们从来没有像上面例子中的绳索那样的共同点。鉴于该数据集:DS1:12345.....15000是否可以使用mapreduce架构计算列表中所有totient的总和
我正在尝试使用MRUnit为我的hadoop作业实现单元测试.对于我自己的Writable，断言在withOutput(K2k2,V2v2)失败。我已经尝试覆盖Object的equals(Objecto)方法，但这没有帮助。当两个Writable实际上相同时，有什么想法可以告诉MRUnit吗？ 最佳答案 为了使runTest()成功，必须覆盖inthashCode()。 关于unit-testing-MR单元:Testsfailwithcustomwritable，我们在StackOve
我在一个有2250个分区的表上运行配置单元查询，我收到这个错误，我不确定它超出了哪些任务以及我该如何解决这个问题。谢谢，Hive历史文件=/tmp/hadoop/hive_job_log_hadoop_201310040052_1692176679.txtMapReduce作业总数=2启动Job1outof2未指定reducetask的数量。根据输入数据大小估计:10为了改变reducer的平均负载(以字节为单位):设置hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=为了限制reducer的最大数量:设置hive.exec.reducers.max=为了设置固
我有一个场景，我不确定减少处理器的位置。i)我有一个输入文本文件，它有1到4之间平衡范围内的1000个整数。ii)让我们假设有一个4节点集群，每个节点有12个槽，其中4个分配为reducer-总共有16个reduce槽iii)我在驱动程序中设置了reducer的数量:jobConf.setNumReduceTasks(4);iii)最后我有一个分区方法是publicclassMyPartitionerextendsPartitioner{@OverridepublicintgetPartition(Textkey,Textvalue,intnumPartitions){returnIn
在reducer的for循环中出现编译错误“Canonlyiterateoveranarrayoraninstanceofjava.lang.Iterable”。publicvoidreduce(Textkey,Iteratorvalues,OutputCollectorOutput,Reporterarg3)throwsIOException{//TODOAuto-generatedmethodstubintsum=0;for(IntWritableval:values){sum+=val.get();在上面的代码中，在“for(IntWritableval:values)”处出现编
在Pig中使用Over()时出现以下错误:Failedtogeneratelogicalplan.Nestedexception:org.apache.pig.backend.executionengine.ExecException:ERROR1070:CouldnotresolveOverusingimports:[,java.lang.,org.apache.pig.builtin.,org.apache.pig.impl.builtin.]错误发生在执行C的右大括号时:A=load'data/watch*.txt'as(id,ts,watch);B=GROUPABYid;C=F
