我正在尝试使用JavaClientAPI提交Oozie作业来自另一个Job的javaAction。集群正在使用Kerberos。这是我的代码://getaOozieClientforlocalOozieStringoozieUrl="http://hadooputl02.northamerica.xyz.net:11000/oozie/";AuthOozieClientwc=newAuthOozieClient(oozieUrl);wc.setDebugMode(1);//createaworkflowjobconfigurationandsettheworkflowapplicati
我有这张表:╔═════════╦═════════╦══════════════╗║user_id║item_id║date_visited║╠═════════╬═════════╬══════════════╣║1║123║18/5/2017║║1║234║11/3/2017║║2║345║18/5/2017║║2║456║11/3/2017║╚═════════╩═════════╩══════════════╝我试图(通过Hive查询)实现的是这个结果(假设今天是18/5/2017):╔═════════╦═══════════════════════════╦═══════
我正在尝试创建一个字段类型为date的表。我只存储年份字段。所以我试图将其格式化为YYYY。但是hive没有接受格式命令。我的陈述如下...CREATETABLEIFNOTEXISTSla1(vendorvarchar(20),countryvarchar(25),name1varchar(256),cityvarchar(40),districtvarchar(40),poboxvarchar(40),poboxpostelcodevarchar(20),createdondateformat'YYYY')timestamp字段类型也不起作用关于如何实现这个有什么建议吗？谢谢
我正在学习一些数据科学，我正在尝试发现和理解与之相关的各种工具。到目前为止，我已经在MacOS上成功安装了Hadoop2.8.0，现在我想让Spark2.1.1也能正常工作。我知道Spark不一定需要Hadoop环境才能工作，但我也知道让它在YARN上运行对于与其他应用程序共享数据很有用。在网上阅读了不同的指南和建议后，这就是我所做的:在Hadoop配置文件中，我在yarn-site.xml中添加:yarn.nodemanager.aux-servicesmapreduce_shuffleyarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.c
我正在尝试使用HIVEUDF(https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF#LanguageManualUDF-DateFunctions)从Sparklyr中正确读入一些时间戳。不幸的是，我无法正确解析以下时间戳:unix_timestamp('2011-03-01T00:00:04.226Z','yyyy-MM-ddThh:mm:ss.SSS')返回NA..有什么想法吗？这里的正确模式是什么？谢谢! 最佳答案 你需要引用T和Zhive>se
我有一些数据，比如(名字，分数)一个10乙25C15一个5一个36乙98C78C78乙12data=LOAD'demo.txt'usingPigStorage(',')as(name:chararray,score:int);groupScore=GROUPdatabyscore;totalscore=FOREACHgroupScoreGeneratedata.name,SUM(data.score);当我使用SUM()函数时，输出结果如下{(A)(A)(A),(51)}{(B)(B)(B),(135)}我想知道是否有任何我可以展示的东西{(A),(51)},这不是在每次出现时都重复“
我还添加了usr/local/share/hadoop/mapreduce/*jars、usr/local/hadoop/common、hive-exec-xxx.jar、hive-metastore-xxx.jar和hive-的所有jars文件jdbc-xxx.jar.Hive终端运行良好。我的代码是:privatestaticStringdriverName="org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver";try{Class.forName(driverName);Connectioncon;con=DriverManager.getConnect
我正在尝试为数据帧中的大量字符串创建布隆过滤器-约1.2亿。每个字符串平均有20-25个字符，总数据大小超过我们默认的spark.driver.maxResultSize1GB。我不想更改maxResultSize，因为将来输入数据的大小增加时我将不得不再次更改它。在Spark中，我是否可以通过调用BloomFilter.putString()以小块流式传输数据帧中的数据并训练BloomFilter？我也尝试过使用Dataset.toLocalIterator()但由于源数据集的性质，我不得不将它合并为100个大分区，使得这100个分区中的每一个都太大而无法容纳在驱动程序内存中。作为最
例如，如果复制因子为3，并且集群中有2个节点。那么将创建多少个副本？它们将如何放置？ 最佳答案 复制因子大于可用数据节点会破坏复制的目的。副本应该明确且唯一地放置在数据节点上。如果一个数据节点包含同一个block的多个副本(理论上)，它不会提供额外的容错能力，因为如果该节点出现故障，两个副本都会丢失。因此每个节点只有一个副本就足够了。并回答您的问题:Whatistherelationshipbetweenreplicationfactorandnumberofdatanodesincluster?Ans.Maximumreplica
我在支持Kerberos的集群(Cloudera)上运行Spark作业，并希望能够为作业的任何给定运行记录用户的Kerberos身份。(注意这里不是启动job的本地linux用户身份，因为我们使用keytab文件，jaas.conf文件，调用kinit启动脚本。我们可以在启动脚本中记录一个身份，因为我们知道与key表一起传递给kinit的主体，但是能够在实际的Spark作业本身中登录会很好，这样即使一个作业是手动启动的，我们也能可靠地知道它在什么身份下运行)。一些答案表明如下:importjava.security.{AccessController,Principal}impor
