我有一个Hive表，其架构如下，col是map类型:selectcolfromtablecol{"name":"abc","value":"val_1"}我需要做的是将val_1更改为val_2并从中创建另一个表。createtabletable_2asselectcol--TODO:needtodosomethingherefromtable有什么建议吗？谢谢! 最佳答案 withtas(selectmap("name","abc","value","val_1")ascol)selectmap("name",col["name"

我是Spark和HBase的新手。我正在处理HBase表的备份。这些备份位于S3存储桶中。我正在使用newAPIHadoopFile通过spark(scala)阅读它们，如下所示:conf.set("io.serializations","org.apache.hadoop.io.serializer.WritableSerialization,org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ResultSerialization")valdata=sc.newAPIHadoopFile(path,classOf[SequenceFileInputFormat[Im

Titan版本是1.0.0无论我尝试过什么，所有yarn应用程序最终都在默认队列中。这些是我试过的东西:1)在titan-hbase-solr.properties中设置属性(以下均无效)mapred.job.queue.name=myqueuemapreduce.job.queue.name=myqueuemapred.mapreduce.job.queue.name=myqueue2)在gremlinshell中设置属性gremlin>graph=TitanFactory.open("/usr/iop/4.2.5.0-0000/titan/conf/titan-hbase-solr

我按照官方要求在yarn上运行了H2O:http://h2o-release.s3.amazonaws.com/h2o/rel-wolpert/11/index.html这是我的命令:cd~/opt/h2o-3.18.0.8-hdp2.6hadoopjarh2odriver.jar-nodes1-mapperXmx6g-output/user/spark/h2o-3_output而且h2o集群运行成功。但是我在h2o-flow中运行exampleflow之后，并没有看到任何与GBM算法相关的计算，只有H2O本身。我想我会看到这样的东西。这是使用RapidMiner的决策树流程图的结果，

我有一个运行超过1.7亿条记录的MapReduce作业。这导致消耗了98%的队列资源和89%的集群资源。管理团队建议他们创建配置有限的新队列，我应该将我的工作推送到该队列中。这里有问题，我有:-1-我怎样才能将我的mapreduce作业(“hadoopjar”)推送到新队列并进行最少的更改？2-由于新创建的队列资源有限，如果队列容量已满怎么办？它会导致长期运行或作业失败吗？3-是否有任何其他最佳方法来防止作业消耗所有资源，如果作业运行时间稍长一点，我们就可以接受。请指教。任何帮助都会很棒。 最佳答案 如果您正在使用容量/公平份额调度

我遇到了以下问题:我在没有分区的HDFS中的EMR集群中创建了一个Hive表并向其加载数据。我根据第1段中的表，但带有日期时间的分区列:PARTITIONEDBY(年STRING，月STRING，日STRING)。我将非分区表中的数据加载到分区表中并获得有效结果。我创建了一个Athena数据库和具有与Hive表相同结构的表。我从本地HDFS复制分区文件，并通过awss3sync将所有文件传输到S3空存储桶中。所有文件均已无误地传输，并且传输顺序与HDFS中Hive目录中的顺序相同。我通过MSCKREPAIRTABLE加载分区并且在输出中没有得到任何错误。之后我发现很多值都有缩进，例如需

我正在尝试将RDBMS表加载到Hive中。我需要根据列数据对表进行动态分区。我有如下所示的Greenplum表架构:forecast_id:bigintperiod_year:numeric(15,0)period_num:numeric(15,0)period_name:charactervarying(15)drm_org:charactervarying(10)ledger_id:bigintcurrency_code:charactervarying(15)source_system_name:charactervarying(30)source_record_type:cha

我有如下内容:ID-LIST_NAME-PRICE1-WASIA-1001-GASIA-1502-WSPAIN-1503-GMIAMI-1252-GSPAIN-1002-GMIAMI-1502-WMIAMI-125我希望输出为:2-WSPAIN-1502-GSPAIN-100因为W版比G版贵。如果它基本上可以在同一行显示两者，那就更好了:2-WSPAIN-150-GSPAIN-100不同的LIST_NAME可以有很多次ID，一个ID不必包含每个LIST_NAME(例如3没有WMIAMI) 最佳答案 这是一种使用自join和stuff

我的hadoopreduce任务中的Action有外部效果，而且它们不是幂等的。我在任务跟踪器中观察到，尝试了一个reducer，然后启动了同一组键的另一个reducer，而没有杀死原来的reducer。我配置错了吗？这是这个reduce任务的表: 最佳答案 这是由于hadoop中的推测执行。如果Hadoop检测到少数集群节点上有一些慢速任务，它是Hadoop指定备份任务的选项。备份任务将优先安排在速度较快的节点上。重复任务中最先完成的任务将成为用于进一步操作的任务。您可以通过将以下参数设置为false来关闭此功能mapred.re

我无法找到配置运行MapReduce1的Hadoop集群(CDH4)的最佳方法。我处于这样一种情况，我需要运行两个需要大量Java堆空间的映射器，以至于我不可能在每个节点上运行超过1个映射器——但同时我希望能够运行作业这可以受益于每个节点的许多映射器。我正在通过Cloudera管理UI配置集群，MaxMapTasks和mapred.map.child.java.opts似乎是相当静态的设置。我想要的是一个类似堆空间池的东西，有XGB可用，它可以容纳这两种作业，而不必每次都重新配置MapReduce服务。如果我运行1个映射器，它应该分配XGB堆-如果我运行8个映射器，它应该分配X/8GB