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Group_Concat

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Hadoop PIG Helper GROUP 错误

我正在使用HortonworksSandbox1.2,我对Hadoop平台还很陌生。所以这是错误,而我正在按照沙箱包含的教程进行操作。在PIG部分,我使用PIGHelper插入了GROUP代码。它插入一个代码,如GROUP%VAR%BY%VAR%完成教程后,我的代码看起来像这样。a=LOAD'nyse_stocks'USINGorg.apache.hcatalog.pig.HCatLoader();b=FILTERaBYstock_symbol=='IBM';c=GROUPbBYall;d=FOREACHcGENERATEAVG(b.stock_volume);DUMPd;它给出以下错

hadoop - Spark 上的错误 'neither present in the group by, nor is it an aggregate function'

关闭。这个问题需要debuggingdetails.它目前不接受答案。编辑问题以包含desiredbehavior,aspecificproblemorerror,andtheshortestcodenecessarytoreproducetheproblem.这将有助于其他人回答问题。关闭5年前。Improvethisquestion表格:id|val|category----------------a1|10|Aa1|30|Ba1|20|Ca2|5|Aa2|7|Ba2|2|Ca3|50|Ca3|60|Ba3|90|A查询:SELECTmax(val),id,categoryFROM

hadoop - Hive:GROUP By 上的子查询

需要Hive查询的帮助。我写了一个Hive查询:selectto_date(from_unixtime(epoch))asdate,count1,count2,count3fromtable1wherecount3=168这给我的结果如下:datecount1count2count37-15-2015168377-15-2015168157-15-201516843andsimilarlyforotherdates....最后,我需要编写一个查询,返回每个日期的count2和count3的中值。例如:我需要输出为:datecount1count2count37-15-201516835

sql - Spark : Group RDD Sql Query

我有3个RDD需要加入。valevent1001RDD:schemaRDD=[eventtype,id,location,date1][1001,4929102,LOC01,2015-01-2010:44:39][1001,4929103,LOC02,2015-01-2010:44:39][1001,4929104,LOC03,2015-01-2010:44:39]valevent2009RDD:schemaRDD=[eventtype,id,celltype,date1](不按id分组,因为我需要4个日期,具体取决于celltype)[2009,4929101,R01,2015-01

mysql - GROUP BY 和加入 HIVE

我怎样才能在HIVE中做这样的事情:表1:IDNameFriends1Tom5表2:IDNameDOB1Jerry10/10/19991KateNull1Peter02/11/19831RobertNull1Mitchell09/09/2000我想做的是:对于表1中的每个ID,找出num个不为空的DOB,然后除以Friends我写了一个查询:SELECTt.ID,t.Friends,COUNT(s.DOB)/t.FriendsfromTable1tjoinTable2son(t.ID=s.ID)GROUPBYt.ID当我这样做时,我收到错误消息,因为FRIENDS不是GROUPBYKe

Java Mapreduce group by compositekey 和排序

我有一个mapreduce作业,它进行一些处理并生成city:fruit的复合键(实现WritableComparable)以及相关计数。现在我想将它与辅助mapreduce作业链接起来,该作业确定每种水果类型数量最多的城市。mapreduce作业1的复合键输出示例:+---------------------+-------+|city:fruitcomposite|count|+---------------------+-------+|london:apples|3|+---------------------+-------+|london:bannanas|2|+-----

hadoop - 为什么 DISTINCT 在 Pig 中比 GROUP BY/FOREACH 快

我不知道为什么DISTINCT在Pig中比GROUPBY/FOREACH快,它们在MapReduceFramework中应该是相同的,但请引用:http://pig.apache.org/docs/r0.10.0/perf.html#distinctPigwiki说“要从关系中的列中提取唯一值,您可以使用DISTINCT或GROUPBY/GENERATE。DISTINCT是首选方法;它更快、更高效。”为什么?实现方式不同吗? 最佳答案 distinct的输出是一种关系,它仅包含您对其进行区分的列,因此Map作业仅输出指定列的值作为键

hadoop - Pig 为简单的 Group by 和 count occurrence 任务抛出错误

使用Hadoop的PIG-Latin从搜索引擎日志文件中查找唯一搜索字符串的出现次数。(clickheretoviewthesamplelogfile)请帮帮我。提前致谢。pig脚本excitelog=load'/user/hadoop/input/excite-small.log'usingPigStorage()AS(encryptcode:chararray,numericid:int,searchstring:chararray);GroupBySearchString=GROUPexcitelogbysearchstring;searchStrFrq=foreachGroup

hadoop - 为什么我得到 "security.Groups: Group mapping impl=org.apache.hadoop.security.ShellBasedUnixGroupsMapping; cacheTimeout=300000"?

$hdfsdfs-rmrcrawl11/04/1608:49:33INFOsecurity.Groups:Groupmappingimpl=org.apache.hadoop.security.ShellBasedUnixGroupsMapping;cacheTimeout=300000我正在使用hadoop-0.21.0和defaultSingleNodeSetupconfiguration. 最佳答案 这不是警告,只是标准消息。但是,它不应该在INFO级别输出,因为它确实会随每条消息一起打印。在主干中,它已移至DEBUG,因此您

Hadoop HDFS - 保留许多部分文件或 concat?

在Hadoop中运行map-reduce作业后,结果是一个包含部分文件的目录。part文件的数量取决于reducer的数量,可以达到几十个(在我的例子中是80个)。保留多个部分文件是否会影响futuremap-reduce操作的性能,是好是坏?采取额外的缩减步骤并合并所有部分会提高还是降低进一步处理的速度?请仅引用map-reduce性能问题。我不关心以任何其他方式拆分或合并这些结果。 最佳答案 在零件目录上运行进一步的mapreduce操作应该对整体性能几乎没有影响。原因是Hadoop做的第一步是根据大小拆分输入目录中的数据,并将