我的操作系统是windows10frompyspark.confimportSparkConfsc=SparkContext.getOrCreate()spark=SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate()这段代码给我以下错误Py4JJavaErrorTraceback(mostrecentcalllast)~\Documents\spark\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7\python\pyspark\sql\utils.pyindeco(*a,**kw)62try:--->63returnf(*a
我想根据日期、var_currecy_code、fxd_crncy_code。我们的hive表中有所有数据，现在我们需要使用hiveUDAF根据最大日期和上面提到的更多输入来计算currency_rate。 最佳答案 HiveUDF可以接受元组作为参数。在函数中，您检查元组的长度，并为您的逻辑提取必要的顺序 关于hadoop-如何使用接受多列作为参数的java为配置单元编写UDAF？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://
要求跟上目标ORC表的架构演变。我从源接收JSON事件。我们计划将它们转换为AVRO(因为它支持模式演化)。由于模式可以每天/每周更改，我们需要不断摄取新数据JSON文件，将它们转换为AVRO并将所有数据(旧/新)存储在ORC配置单元表中。我们如何解决这个问题？ 最佳答案 您可以采用以下方法，这是解决此问题的众多不同方法之一。1。创建HBASE表首先读取AVRO数据并在HBASE中创建表。(您可以使用spark高效地完成此操作)即使在未来，HBASE表也会负责模式的演变。2。创建Hive包装表创建指向HBASE表的配置单元包装表(存
我已经安装了Hive，将它添加到PATH，并且能够在终端中使用hive命令打开它。但是，当我尝试运行诸如之类的基本命令时显示表格；我遇到了错误:失败:SemanticExceptionorg.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException:java.lang.RuntimeException:无法实例化org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient我遵循的说明并未建议必须实例化任何内容。作为引用，我正在使用Hadoop:权威指南(第4版)一书并在我的机器上本地运行它。运
我有一个专栏Country-------CanadaIndiaUSAIndiaChinaCanada我想通过插入另一个名为M_U的列来更新此表，该列只能包含0或1如果国家多次出现=1如果国家只出现一次=0output-------Canada1India1USA0India1China0Canada1 最佳答案 这应该适合你:selecta.country,casewhenb.c>1then1else0endfromcountriesajoin(selectCountry,count(*)ascfromcountriesgroupb
如果我在hbase中的表有3个版本，并且我已经将ahive表集成到这个hbase表中。那么如何从配置单元表中只读取最新版本的记录呢？ 最佳答案 Hbase-Hive集成表只显示记录的最新版本，我们无法从hive表中查询任何版本而不是最新版本。当我们再次将相同的rowkey写入hbase表时，Hbase会覆盖现有数据，如果rowkey不存在，则插入到表中如果你想在hbase表中查看旧版本，那么你需要在扫描命令中指定版本，我们需要创建(或)更改hbase表来存储版本。hbase(main):>create't2',{NAME=>'f2'
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭4年前。Improvethisquestion我们使用Kafka队列从不同设备收集json格式的点击流数据。我们需要通过Hive(或者可能是Spark)分析这些数据。我们考虑使用每小时分区，我们将每小时调用我们的hive/spark作业。我阅读了有关不同文件格式的信息，但无法确定最佳文件格式以获得更好的查询性能。我们试图在s3中以avro格式保存json数据，但查询速度很慢。我们可能会将json数据以柱状格式插入
我是hive的新手，我正在创建一个具有以下属性的表，CREATEEXTERNALTABLEEXTTBL_Transactions(TRANSACTION_IDvarchar(70)COMMENT'UniqueID,`PrimaryKey',DEFINITION_IDvarchar(70)COMMENT'Definition,NullAllowed',USER_IDvarchar(70)COMMENT'Contactid,ForeignKey',PURCHASE_DATETIMETimestampCOMMENT'Saveddattime,NullAllowed',PURCHASE_AMO
我正在尝试将数据插入配置单元。为此，我使用Presto。这是我的查询:insertintocard_transactions_part_buckpartition(tran_year,tran_month,tran_day)selecttran_id,tran_uid,tran_date,tran_category,tran_category_id,tran_type,tran_type_id,tran_ingress_ip_address,tran_ingress_api_name,tran_ingress_api_id,platform,platform_id,card_type,
互联网上有很多hadoop生态系统图片，所以我很难理解这些工具是如何协同工作的。例如在附图中，为什么pig和hive是基于mapreduce的，而其他工具如spark或storm基于YARN？你能解释一下吗？谢谢!BRhaddopecosystem 最佳答案 图片显示了MapReduce之上的Pig和Hive。这是因为MapReduce是Pig和Hive使用的分布式计算引擎。Pig和Hive查询作为MapReduce作业执行。使用Pig和Hive更容易，因为它们提供了更高级别的抽象来使用MapReduce。现在我们来看一下图中YAR
