Hadoop : NoSuchMethodException
全部标签 我正在尝试在HIVE中执行此子查询,但我收到错误消息,指出我的HIVE版本不支持子查询,不幸的是,是的,我们使用的是旧版本的HIVE。selectcol1,col2fromt1wherecol1in(selectxfromt2wherey=0)然后我像这样使用左半连接重写了子查询,selecta.col1,a.col2FROMt1aLEFTSEMIJOINt2bon(a.col1=b.x)WHEREb.y=0如果我不给出where条件,此查询运行良好,但当我尝试在where条件中使用b.any列或在select子句中使用b.any列时,它无法识别表b。抛出这个错误-Errorwhile
我目前正在研究JavaMapReduce。我们拥有读取JavaMapper类中的每一行然后针对DB进行一些验证的功能。问题是在DB中我们有大约500万条记录。Mapper的输入文件也可能包含@100万条记录。所以就像我们扫描800万条记录的每一行一样。这个过程需要很长时间。任何人都可以建议我们是否有更好的方法来提高性能。运行多个map,并行执行(虽然HadoopJavaMapreduce本身就是这样做的)但是看当前时间我认为它不应该花费这么多时间可能是我缺少JavaMapreduce等的任何配置。提前感谢您的帮助。 最佳答案 我建议
如果我将一组文件复制到Hadoop7节点集群中的HDFS,HDFS是否会负责自动平衡7个节点之间的数据,有什么方法可以告诉HDFS将数据限制/强制到特定的集群中的节点? 最佳答案 NameNode是决定将数据block放置在集群中不同节点上的“主”。理论上,您不应更改此行为,因为不推荐这样做。如果您将文件复制到hadoop集群,NameNode将自动负责将它们几乎平均分配到所有DataNode上。如果您想强制更改此行为(不推荐),这些帖子可能会有用:Howtoputfilestospecificnode?Howtoexplicilt
请将以下TeraData查询转换为Hive。我是Hive的新手,无法转换它。请指导如何将Teradata的Case..转换为Hive。转换时..我遇到很多错误SELECTMLOC.MATL_LOC_ID,MLOC.MATL_ID,MLOC.LOC_PRTY_ID,MLOC.SRC_SYS_CD,MLOC.PLNT_CD,MLOC.PRCTR_SGMNT_ID,MLOC.PRCTR_CD,MLOC.CC_SGMNT_ID,MLOC.CC_CD,MLOC.CNTL_AREA_NUM,MLOC.DFLT_MATL_PLNT_DESC,MLOC.VALUATION_CATEGORY_CD,ML
我有一种情况,我必须将数据/文件从PROD复制到UAT(hadoop集群)。为此,我现在正在使用'distcp'。但它需要永远。由于distcp在引擎盖下使用map-reduce,有什么方法可以使用spark使过程更快?就像我们可以将hive执行引擎设置为'TEZ'(以替换map-reduce),我们是否可以将执行引擎设置为sparkfordistcp?或者是否有任何其他'spark'跨集群复制数据的方法,甚至可能不关心distcp?这是我的第二个问题(假设我们可以将distcp执行引擎设置为spark而不是map-reduce,否则请不要费心回答这个问题):-据我所知,Spark比m
当我查看我的日志时,我发现我的ooziejava操作实际上在多台机器上运行。我认为这是因为它们被包裹在m/r作业中?(这是正确的吗)有没有办法在整个集群上只执行一个java操作实例? 最佳答案 Java操作在Oozie“启动器”作业中运行,只有一个YARN“映射”容器。诀窍在于每个YARN作业都需要一个应用程序主(AM)容器进行协调。所以你最终有2个容器,_0001用于AM和_0002用于Oozie操作,可能在不同的机器上。要控制每个资源的分配,您可以设置以下操作属性来覆盖您的/etc/hadoop/conf/*-site.xml配
我正在尝试将reducer的输出添加到list中,然后在读取所有值后访问并打印列表。这是我正在做的:-publicclassReducerextendsReducer{publicstaticfinalLoggerLOG=LoggerFactory.getLogger(Reducer.class);publicListkeys=newArrayList(1000);publicvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{for(BooleanWritabl
我想了解sqoop导出的工作原理。我在mysql中有一个表站点,其中包含两列id和url,并且包含两行1,www.yahoo.com2,www.gmail.com表没有主键当我通过执行以下命令将条目从HDFS导出到mysql站点表时,它会插入重复的条目我在HDFS中有以下条目1,www.one.com2,www.2.com3,www.3.com4,www.4.comsqoopexport--tablesite--connectjdbc:mysql://localhost/loudacre--用户名训练--密码训练--export-dir/site/--update-modeallowi
我正在Amazon上使用Hadoop创建一个Spark步骤,但我一直在思考。不是因为我的代码不好或发送错误的判断,而是找不到出路。我传递代码spark-submit--deploy-modecluster--masteryarn--num-executors5--executor-cores5--executor-memory1gs3://URL-S3/scripts/test.py脚本:importboto3dynamodb=boto3.resource('dynamodb')table=dynamodb.Table('TestSpark')table.put_item(Item={
我正在尝试使用sqoop2将数据导入到配置单元表。我正在使用--hive-import但它不起作用代码:sqoopimport--connectjdbc:sqlserver://192.168.x.xxx:11xx--usernameuser--passworduser--tablexxxx.NOTIFICATION--hive-import错误:ERRORmanager.SqlManager:Errorexecutingstatement:com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerException:Invalidobjectname'XXXX.NO