这个下面的程序我正尝试在ApachePig中按原样和非结构化数据执行它i)我有包含街道名称、城市和州的数据集:ii)按州分组iii)我在数据集中获取COUNT(*)个状态现在我的o/p将类似于statename,count===>该状态在数据集中可用的时间程序:realestate=LOADDATAusingpigstorage(',')as(street:string,citystring,statestring);A=GROUPrealestatebystate;B=FOREACHAGENERATEgroup,count(*)O/P会像CA,14washington,20现在我需要

我正在将平面文件传送到hdfs。文件的一般结构如下:我在这个数据集之上构建了一个外部配置单元表。下面是我的配置单元ddl:createexternaltableext_test(idstring,namestring,agestring)rowformatDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY','STOREDASTEXTFILELOCATION''TBLPROPERTIES('skip.footer.line.count'='1','skip.header.line.count'='2')当我在HIVE中查询select*fromext_test时；我从外部表中得到了

我正在使用以下查询在sqoop中获取增量数据-bin/sqoopjob--createJOB_NAME--import--connectjdbc:oracle:thin:/system@HOST:PORT:ORACLE_SERVICE--usernameUSERNAME--password-file/PASSWORD_FILE.txt--fields-terminated-by','--enclosed-by'"'--tableSCHEMA.TABLE_NAME--target-dir/TARGET_DIR-m2--incrementalappend--check-columnNVL(

Dataframe有4列year,month,date,hhmmhhmm-小时和分钟连接在一起例如:10:30等于1030dd=spark.createDataFrame([(2019,2,13,1030),(2018,2,14,1000),(2029,12,13,0300)],["Year","month","date","hhmm"])dd.collect()pysparkdataframedd中日期时间格式的预期输出dd.collect()2019-02-1310:30:002018-2-1410:00:002019-12-1303:00:00 最佳答

我正在对MapReduce进行hive(1.4-cdh)代码优化，在我的项目中，我们使用了很多带有groupby子句的不同计数操作，下面显示了一个示例hql。DROPTABLEIFEXISTStestdb.NewTablePURGE;CREATETABLEtestdb.NewTableASSELECTa.*FROM(SELECTcol1,COUNT(DISTINCTcol2)AScol2,COUNT(DISTINCTcol3)AScol3,COUNT(DISTINCTcol4)AScol4,COUNT(DISTINCTcol5)AScol5FROMBaseTableGROUPBYcol

在使用WITH子句和一系列内部联接后，我试图回调三列:Employees、SalesID和COUNT(DISTINCT)，但遇到语法错误。这是针对带有hivesql的hadoop环境。使用SELECTEmployees、SalesID、Workload，所有适当的数据召回；但是，执行COUNT(DISTINCT)时会出现语法问题。成功的结果:SELECTSalesID,COUNT(DISTINCTworkload)ASCasesGROUPBYSalesID同样成功的结果:SELECTEmployeeName,SalesID,WorkloadASCasesORDERBYSalesID语法

我使用的是Hadoop1.2.1，出于某种原因，我的WordCount输出看起来很奇怪:输入文件:thisisspartathiswasspartahelloworldgoodbyeworldhdfs输出:goodbye1hello1is1sparta1sparta1this1this1was1world1world1代码:publicclassWordCount{publicstaticclassMapextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();p

我有一些数据，我想在多列上进行分组，对其执行聚合函数，然后使用Hive转置到不同的列中。例如，给定这个输入输入:hrtypevalue01a1001b2001c5001a3002c1002b9002a80我想产生这个输出:输出:hra_avgb_avgc_avg0120205002809010我的输入中每个不同的type都有一个不同的列。a_avg对应于每小时的平均a值。我如何在Hive中执行此操作？我猜我可能需要使用https://github.com/klout/brickhouse/wiki/Collect-UDFs到目前为止，我能想到的最好的方法是使用多个group-by子句，

请帮助我了解在HBase中存储信息的最佳方式。基本上，我有一个像hashed_uid+date+session_id这样的行键，带有持续时间、日期、时间、位置、深度等指标。我读了很多我有点困惑的Material。人们建议减少列族以获得更好的性能，因此我面临三个选择:让每个指标排成一行，如rowkey_keycf1->alias1:value有很多列，比如rowkeycf1->key1:val1,cf1->key2:val2...将所有键值对编码成一个大字符串，如rowkeycf1->"k1:v1,k2:v2,k3:v3..."提前致谢。我不知道该选择哪个。我的HBase设计目标是为用户

我有一个这样的Hive表ID1Name1ID2Name2ID3Name3....1ABC2MNP3XYZ11LMP12PLL13UIP此表可能有任何编号。列对(即ID和名称)我需要将上面的表转换成一个只有2列ID和Name的新Hive表，如下所示IDName1ABC2MNP3XYZ11LMP12PLL13UIP请建议我如何在Hive中实现这一目标。谢谢 最佳答案 selectexplode(map(*))as(id,name)frommytable;+----+------+|id|name|+----+------+|1|ABC|