我有以下数据框，其中一些列包含数组。(我们使用的是spark1.6)+--------------------+--------------+------------------+--------------+--------------------+-------------+|UserName|col1|col2|col3|col4|col5|+--------------------+--------------+------------------+--------------+--------------------+-------------+|foo|[Main,Indi

我将SQLAlchemy与MySQL数据库一起使用，我想计算表中的行数(大约300k)。SQLAlchemycount函数的运行时间大约是直接在MySQL中编写相同查询的50倍。我做错了吗？#thistakesover3secondstoreturnsession.query(Segment).count()但是:SELECTCOUNT(*)FROMsegments;+----------+|COUNT(*)|+----------+|281992|+----------+1rowinset(0.07sec)速度差异随着表的大小而增加(在100k行下几乎看不到)。更新使用session

我将SQLAlchemy与MySQL数据库一起使用，我想计算表中的行数(大约300k)。SQLAlchemycount函数的运行时间大约是直接在MySQL中编写相同查询的50倍。我做错了吗？#thistakesover3secondstoreturnsession.query(Segment).count()但是:SELECTCOUNT(*)FROMsegments;+----------+|COUNT(*)|+----------+|281992|+----------+1rowinset(0.07sec)速度差异随着表的大小而增加(在100k行下几乎看不到)。更新使用session

我有一个包含多列的文件，其中两列是年份和月份。我正在尝试根据这两列年份和月份对表进行动态分区。我尝试了以下命令:将路径'/com/data/abc.txt'中的数据加载到表ABC_TABLE分区(年，月)；下面是我得到的异常:失败:SemanticExceptionorg.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException:MetaException(消息:无效的分区键和值；键[year_cd，quarter_num，]，值[]) 最佳答案 加载数据时，需要根据列值提及分区的详细信息。请参阅以下

我在对hdfs上的大约55个文件和总共1B条记录进行简单计数操作时遇到了很多麻烦。spark-shell和PySpark都因OOM错误而失败。我正在使用yarn、MapR、Spark1.3.1和hdfs2.4.1。(它在本地模式下也失败了。)我尝试遵循调整和配置建议，向执行程序投入越来越多的内存。我的配置是conf=(SparkConf().setMaster("yarn-client").setAppName("pyspark-testing").set("spark.executor.memory","6g").set("spark.driver.memory","6g").set

我总共有大约150列，想搜索\t并用空格替换A=LOAD'db.table'USINGorg.apache.hcatalog.pig.HCatLoader();B=GROUPAALL;C=FOREACHBGENERATEREPLACE(B,'\\t','');STORECINTO'location';此输出生成所有唯一的单词作为输出。有没有更好的方法一次性替换所有列？？谢谢尼维 最佳答案 您可以使用PythonUDF执行此操作。假设您有一些这样的数据，其中包含标签:数据:hitherefriend,whatsup,nothingmu

看看这些。0:jdbc:hive2>selectdistinctA_COLfromA_TABLEwhereA_COL='1999-05-04';+-------------+--+|A_COL|+-------------+--+|1999-05-04|+-------------+--+1rowselected(6.127seconds)0:jdbc:hive2>selectcount(*)fromA_TABLEwhereA_COL='1999-05-04';+------+--+|_c0|+------+--+|0|+------+--+1rowselected(4.206seco

我正在尝试将数据从HDFS导出到SQLServer。原始表有超过500列，每次我执行Sqoop导出作业时，它都会卡住，显示mapreduce已完成100%。我创建了两个虚拟表，如下所示，以找出确切问题仍然存在的位置。table1和table2的唯一区别是后者多了一个列[col14varchar(5)]首先，我为Table1运行了导出作业，它有13列[数据类型varchar(5)]。作业成功完成并将所有3条记录导出到SQLServer。接下来，我为包含14列的Table2执行了导出作业。当我运行这个作业时，我没有看到任何错误消息/异常，但它在map以100%完成后永远挂起。SQLServ

我对interval=week和min_doc_count=0进行了以下聚合{"aggs":{"scores_by_date":{"date_histogram":{"field":"date","format":"yyyy-MM-dd","interval":"week","min_doc_count":0}}}和日期过滤器从Jan-01-2015到Feb-23-2015{"range":{"document.date":{"from":"2015-01-01","to":"2015-02-23"}}}我预计Elasticsearch会填满七个星期，即使是空的并返回桶，但最终只有一个

Hadoop权威指南中提到了以下内容"Whatqualifiesasasmalljob?Bydefaultonethathaslessthan10mappers,onlyonereducer,andtheinputsizeislessthanthesizeofoneHDFSblock."但是在YARN上执行作业之前，它如何计算作业中没有映射器？在MR1中，映射器的数量取决于编号。输入split。YARN也一样吗？在YARN容器中是灵活的。那么有没有什么方法可以计算可以在给定集群上并行运行的最大映射任务数(某种严格的上限，因为它会让我粗略地了解我可以并行处理多少数据？)？