当我查询它通过impala时间以GMT格式显示。不仅我创建的每个时间戳字段的列都转换为GMT格式。如何让它按原样显示时间？或者如何将其转换为est？请帮助进行sql查询或spark/scala代码，我试过这个HowtoconvertaDateStringfromUTCtoSpecificTimeZoneinHIVE?它对我有帮助。 最佳答案 将时间转换为UTC+00:00的不是Impala，而是Hive，但只有在将时间戳保存到Parquet中时才会这样做。这是Hive中的错误:HIVE-12767.当从Parquet文件中读取时间戳
在Impala和PrestoDB之间进行基准测试时，我们注意到在Imapala中构建数据透视表非常困难，因为它不像Presto那样具有Cube运算符。以下是Presto中的两个示例:TheCUBEoperatorgeneratesallpossiblegroupingsets(i.e.apowerset)foragivensetofcolumns.Forexample,thequery:`SELECTorigin_state,destination_state,sum(package_weight)FROMshippingGROUPBYCUBE(origin_state,destina
如果我有一个二进制数据文件(它可以转换为csv格式)，有没有办法直接从它加载parquet表？许多教程展示了将csv文件加载到文本表，然后从文本表加载到parquet表。从效率的角度来看，是否可以像我已有的那样直接从二进制文件加载Parquet表？理想情况下使用创建外部表命令。或者我需要先将其转换为csv文件？有文件格式限制吗？ 最佳答案 不幸的是，在Impala中无法读取自定义二进制格式。您应该将文件转换为csv，然后在现有csv文件上创建一个外部表作为临时表，最后插入到从临时csv表读取的最终Parquet表中。ImpalaPa
我有2个时间戳列存储在HDFS中，我可以通过Impala、hive等访问它们...我需要比较的时间戳可能如下例所示:2014-04-0800:23:21.6870000002014-04-0800:23:21.620000000由于毫秒数不同，需要建立一个新的列，在这个例子中应该有一个值0.067000我试过使用impala的builtintimefunctions但他们似乎都没有晋级。我试过:将字符串转换为时间戳，然后减去2个值。这将返回错误“AnalysisException:算术运算需要数字操作数”使用unix_timestamp函数。这会将值截断为代表秒的int，因此亚秒级值会
对于HDFS上的数据，我们可以做CREATEEXTERNALTABLE{idINT,nameSTRING,ageINT}LOCATION'hdfs_path';但是如何为上面的LOCATION指定本地路径呢？谢谢。 最佳答案 您可以先使用“hdfsdfs-put”将文件上传到HDFS，然后在其上创建Hive外部表。Hive无法在本地文件上创建外部表的原因是，当Hive处理数据时，实际处理发生在Hadoop集群上，您的本地文件可能根本无法访问。 关于hadoop-如何从本地磁盘而不是HDF
总的来说，我是大数据技术栈的新手。我正在实现一个实时分析基础架构，它将从我们的微服务后端中的不同服务中获取大量/高速数据。摄取的数据(和数据流)将用于填充关键业务指标的仪表板以及BI查询和机器学习。所有后端服务都将数据事件写入到现有的Kafka集群中。我开始研究Spark原型(prototype)，以从Kafka集群读取数据并丰富/处理它。现在我正在研究将静态数据存储在何处。我知道像Vertica和Terradata这样的实时分析技术相当流行。但他们有不小的前期资本投资。所以我努力坚持开源。经过一些研究后，我决定使用HDFS/Impala处理静态数据，并在Hadoop上运行SQL来处理
我已经安装了impyla及其依赖项this指导。安装似乎是成功的，因为现在我可以在Anaconda文件夹(64位Anaconda4.1.1版本)中看到文件夹"impyla-0.13.8-py2.7.egg"。但是当我在python中导入impyla时，出现以下错误:>>>importimpylaTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inImportError:Nomodulenamedimpyla我已经安装了64位Python2.7.12任何人都可以解释我为什么会遇到这个错误吗？我是Python的新手并且一直在不同的博客上花费大量时间，但
我最近开始研究Hadoop环境。我需要做一些基本的ETL来填充几个表。目前，我正在使用sqoop将数据导入Hadoop，并使用Impalashell命令编写用于转换的SQL查询。但最近我经常听说Spark。在我的情况下，用Spark而不是Impalashell编写ETL会有什么优势吗？谢谢S 最佳答案 过去，许多人使用A)SQL脚本(如Impala)和UNIX脚本，或者使用B)ETL工具进行ETL。但是，问题是1)更大规模imo和2)技术标准化。既然都在用Spark，那为什么不在Spark上做标准化呢？我经历过这个周期，使用Spar
我想选择时间戳列具有最大值的所有行。数据如下所示:ABtimestampjohnsmith2018bobdylan2018adamlevine2017bobdylan2017结果应该是:ABtimestampjohnsmith2018bobdylan2018使用Impala，以下SQL查询有效:SELECT*FROMtableWHEREtimestamp=(SELECTMax(timestamp)fromtable)但是对于Hive，SQL查询不会。 最佳答案 请始终包含错误消息。尝试SELECT*FROMtableWHEREtim
我正在研究Hadoop/Impala组合是否能满足我的归档、批处理和实时即席查询要求。我们会将XML文件(格式良好并符合我们自己的XSD模式)持久化到Hadoop中，并使用MapReduce处理日终批处理查询等。对于需要低延迟和相对高延迟的临时用户查询和应用程序查询我们正在考虑Impala的性能。我想不通的是Impala如何理解XML文件的结构，以便它可以有效地查询。Impala能否用于以有意义的方式跨XML文档进行查询？提前致谢。 最佳答案 Hive和Impala实际上并没有处理XML文件的机制(这很奇怪，考虑到大多数数据库都支持
