我正在尝试将数据上传到配置单元rc和orc文件，但reducer的数量始终为0。我尝试使用setmapred.reducer.tasks=1在配置单元中设置reducer，但它不起作用。我发现互联网上每个reducer的默认大小是1G，所以我尝试上传3G数据，这样reducer至少是2个。我需要做什么来减少运算符？ 最佳答案 我需要有关查询的更多信息才能确定，但我的猜测是您正在运行的查询是仅映射作业，因此不需要任何缩减程序。您可以添加DISTRIBUTEBY语句以强制Hadoop使用缩减程序。例如，SELECTtxn_idFRO
当我在PySpark中运行HiveContext和SQLContext进行比较查询时，我注意到性能存在巨大差异版本/配置Spark1.3.1(也尝试过Spark1.5.1)Hadoop2.6(在CDH5.4.0上)pyspark--masteryarn--num-executors5--executor-memory10g--driver-memory4g--driver-cores4表格信息database.table有超过2k个分区database.table在field1上分区(在where子句中使用)HIVE上下文实现frompyspark.sqlimportSQLContex
如果我查询RDBMS以获取我收到的时间戳:2015-03-3000:00:00在我将它作为bigint列导出到Hive表后，我得到1427673600000(cast(tsastimestamp)gives2015-03-3002:00:00)。即当前本地时区(带夏令时)已应用于时间戳。如果我想与数据库中的内容保持一致，如何将导出的时间戳存储在Hive中？我是否需要始终将时间戳存储为Hive中的UTC格式，所以在这种情况下，我需要从我得到的时间中减去2小时然后我必须在查询期间应用当前时区(使用from_utc_timestamp)？如何考虑夏令时(GMT+1和GMT+2)？什么是最佳实
假设我有以下数据。numbergroup1a1a3a4a4a5c6b6b6b7b8b9b10b14b15b我想按group对数据进行分组，然后再添加一列，说明每个组有多少个不同的number值。我想要的输出如下所示:numbergroupdist_number1a31a33a34a34a35c16b96b96b97b98b99b910b914b915b9我试过的是:>select*,count(distinctnumber)over(partitionbygroup)fromnumbers;1111如您所见，这会在全局范围内聚合并独立于组计算不同值的数量。我可以做的一件事是使用grou
我创建了一个以id作为其分区的表样本，并将其以parquet格式存储。createtablesample(uuidString,dateString,NameString,EmailIDString,CommentsString,CompanyNameString,countryString,urlString,keywordString,sourceString)PARTITIONEDBY(idString)Storedasparquet;然后我使用下面的命令将值插入其中INSERTINTOTABLEsamplePARTITION(id)Selectuuid,date,Name,Em
我对Hadoop(HDFS和Hbase)和Hadoop生态系统(Hive、Pig、Impala等)相当陌生。我对NamedNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker等Hadoop组件以及它们如何协同工作以高效方式存储数据有了很好的理解。在尝试了解Hive等数据访问层的基础知识时，我需要了解表的数据(在Hive中创建)的确切存储位置？我们可以在Hive中创建外部表和内部表。由于外部表可以在HDFS或任何其他文件系统中，因此Hive不会将此类表的数据存储在仓库中。内部表呢？该表将创建为Hadoop集群上其中一个数据节点上的目录。一旦我们从本地或HDFS文件系统
我正在创建orc文件并向该文件添加行。它在Linux上工作。但它不适用于windows.writer.close()返回NPE。请找到下面的代码和下面的堆栈跟踪，并在这方面给我帮助。代码:-包com.testing;importjava.io.IOException;importjava.util.Arrays;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcFile;importorg.apache.
所以我对数据库做过任何事情，所以这可能很容易；但是，如果有人可以帮助我做到这一点，我会发现它非常有帮助(无论是在实践上还是在我自己的知识上)。设置:有3个表如下；表1:userToPizzacol1=用户(一个bigint)col2=pizza(一个bigint)表2:披萨转化率col1=pizza(一个bigint)col2=oven_loc(类型上是string，实际上是int)表3:烤炉col1=oven_loc(一个bigint)col2=fire_loc(一个bigint)现在我要做的是如下:SELECTpizzaFROMuserToPIzzaWHEREuser=1在我拥有所
最近我安装了包含Hive1.1.0-cdh5.4.4的CDH5.4.4，然后我在Hive中发现了一些奇怪的东西:CREATETABLEboolean_partition_test(`assert`string)PARTITIONEDBY(`isreal`boolean);insertintotableboolean_partition_testpartition(isreal=false)select'Cloudy'fromdualwhereds='2015-11-01'limit1;当我运行以下查询时，我不敢相信:hive>showpartitionsboolean_partitio
在HIVEJDBC驱动程序中-有使用Zookeper和多个HS2ip地址来处理故障转移的选项。jdbc:hive2://zookeeper_quorum|hs2_host:port/[db][;principal=/|_HOST@][;transportMode=binary|http][;httpPath=][;serviceDiscoveryMode=zookeeper;zooKeeperNamespace=]在HIVEODBC中，在ODBC.ini文件中，以下是支持的选项-[Hive]Driver=Description=HiveDriverv1DATABASE=defaultH
