我想编写一个pig代码来执行分组并生成31个字段的总和，但在此之前我需要做一些自定义处理，为此我编写了一个eval函数。我想如果我可以将GROUP和SUM操作包含到UDF中，我可以让它运行得更快。要做到这一点，我可以使用代数UDF如果是，我的inital()、intermed()和final()的返回模式会是什么样子，如果不是，我还能如何实现它。下面是我的代码，谢谢。a=LOAD'./a'usingPigStorage('|')AS(val:int,grp1,grp2,amt1:long,amt2:long,amt3...amt31:long);b=FOREACHaGENERATEmy
在集群上运行hadoop作业之前，我需要修改LD_LIBRARY_PATHJAVA_LIBRARY_PATH和CLASSPATH。在LD_LIBRARY_PATH和JAVA_LIBRARY_PATH中，我需要添加运行作业时所需的一些jar的位置，因为这些jar在我的集群中可用，类似于CLASSPATH。我有一个3节点集群，我需要修改所有3个数据节点的LD_LIBRARY_PATH和CLASSPATH，以便将我的集群节点上可用的jar添加到类路径，以便在运行时可以使用以下jar作业，因为我在运行作业时避免jar分发以使用集群节点上所有可用的jar。我已经尝试了下面给出的选项1.我试过修改
线程“main”中的异常java.lang.RuntimeException:nativesnappylibrarynotavailable:thisversionoflibhadoopwasbuiltwithoutsnappysupport.atorg.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec.checkNativeCodeLoaded(SnappyCodec.java:65)atorg.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec.getDecompressorType(SnappyCodec.java:193)ato
那里有类似的问题，但它们的解决方案并不能完全解决我的问题。考虑下表:idtypetime1a11a21b32b12b2我要的是时间最小的id和那个时间关联的type，所以结果应该是:idtypetime1a12b1(如果不同类型有时间上的关系，可以选择任何类型)我当前的查询如下所示:SELECTid,type,min(time)FROMtGROUPBYid,type;未能解决重复类型问题。有没有我可以做的查询来实现这一点？非常感谢 最佳答案 代替groupby，使用row_number():selectt.*from(selectt
我正在尝试在Hadoop集群上运行一个java程序。这是命令-exportHADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_CLASSPATH:/usr/local/lib/*:/home/rgupta/bdAnalytics/lib/*hadoopjar$jarpathbigdat.twitter.queue.TweetOMQSub>$logsFldr/subsHdpOMQ_$1.log2>&1&#java-Djava.library.path=/usr/local/lib-classpathclass/:lib/:lib/jzmq-2.1.3.jarbigdat.twitter.q
我有一个表emp，其结构和数据如下:namedeptsalary---------------Jacka2Jilla1Tomb2Fredb1当我执行以下SQL时:SELECT*FROMempGROUPBYdept我得到以下结果:namedeptsalary---------------Jilla1Fredb1服务器根据什么决定返回Jill和Fred并排除Jack和Tom？我正在MySQL中运行此查询。注意1:我知道查询本身没有意义。我正在尝试调试“GROUPBY”场景的问题。我正在尝试了解此目的的默认行为。注意2:我习惯于编写与GROUPBY子句相同的SELECT子句(减去聚合字段)。
我有一个表emp，其结构和数据如下:namedeptsalary---------------Jacka2Jilla1Tomb2Fredb1当我执行以下SQL时:SELECT*FROMempGROUPBYdept我得到以下结果:namedeptsalary---------------Jilla1Fredb1服务器根据什么决定返回Jill和Fred并排除Jack和Tom？我正在MySQL中运行此查询。注意1:我知道查询本身没有意义。我正在尝试调试“GROUPBY”场景的问题。我正在尝试了解此目的的默认行为。注意2:我习惯于编写与GROUPBY子句相同的SELECT子句(减去聚合字段)。
我正在使用spark，我看到当一个查询有很多连接操作并且groupbyspark需要做很多洗牌操作。我一直在寻找信息为什么会发生这种情况，但我没有找到任何具体的信息。你能帮助理解这个吗？ 最佳答案 Sparkshuffles只是在集群中移动数据。因此，任何需要分区中本地不存在的数据的转换都会执行洗牌。查看连接，每个分区都需要经过整个连接的df才能完成操作，因此完成了一个洗牌，基本上将连接的df移动到每个事件分区。groupbykey也会发生同样的事情，其中所有相同的键都需要在同一个分区中结束，以便随机播放将它们移到那里。如您所见
在PigLatin中，我想从要选择的记录中提取其他字段，因为有聚合，例如MAX。我无法解释这个问题，所以这里有一个例子。假设我想获取家中最年长者的姓名:关系A是四列，(name,address,zipcode,age)B=GROUPABY(address,zipcode);#groupbytheaddress#generatetheaddress,theperson'sage,buthowdoIgrabthatperson'sname?C=FOREACHBGENERATEFLATTEN(group),MAX(age),???Name???;如何生成年龄为MAX的人的姓名？
用户rok上传了文件并将权限设置为770。HDFS上的文件如下所示:-rw-rw----3rokhdfsfilename1我正在使用ksc用户来使用rok用户上传的数据。所以首先，我想确保ksc拥有该文件filename1的权限。如何找到我的用户ksc的组名？用户是否属于Hadoop中的hdfs组？顺便说一句，如果我将文件上传到Hadoop，文件权限如下所示:-rw-r--r--3ksckscfilename2ksc用户在我的Linux上的本地信息是:uid=504(ksc)gid=502(ksc)groups=502(ksc) 最佳答案
