我在CoreData中有一个很大的对象列表(大约50000个并且会定期增加)。我通过以下请求获取它:NSFetchRequest*fetchRequest=[[NSFetchRequestalloc]initWithEntityName:[SongObjectname]];fetchRequest.sortDescriptors=@[[NSSortDescriptorsortDescriptorWithKey:@"name"ascending:YES]];fetchRequest.propertiesToFetch=@[@"uid",@"name",@"toArtistRef.uid"

运行此配置单元脚本时出现以下错误。INSERTOVERWRITETABLEfoo_testPARTITION(ds='${DAY}')SELECTdt1.time,dt1.line_id,dt1.foo_id,dt1.bar_codeFROMtest_logsdt1JOIN(SELECTMIN(time)asfoo_time,line_id,foo_idFROMtest_logsWHERE(ds>='2015-02-10')ANDds='2015-02-10')ANDdt1.ds如何在没有错误的情况下运行此配置单元脚本？ 最佳答案

我正在读取spark数据框中的文件。在第一列中，我将得到两个用“_”连接的值。我需要将第一列拆分为两列，并保持其余列不变。我将Scala与Spark结合使用例如:col1col2col3a_1xyzabcb_1lmnopq我需要有新的DF作为:col1_1col1_2col2col3a1xyzabcb1lmnopq只有一列需要拆分成两列。我尝试使用带有df.select的拆分函数，但我需要为剩余的列编写选择并考虑具有100列的不同文件，我想对所有文件使用可重用代码。 最佳答案 你可以这样做:importspark.implicits

hive>CREATETABLErecords(yearSTRING,temperatureINT,qualityINT)>ROWFORMATDELIMITED>FIELDSTERMINATEDBY'\t';FAILED:ExecutionError,returncode1fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask.MetaException(message:file:/user/hive/warehouse/recordsisnotadirectoryorunabletocreateone)如何解决错误？/user/hive/warehous

我想根据col2中的条件，并在操作col2之后，通过拆分两个元组(或Pig中的任何名称)来运行Pig脚本，进入另一列，比较两个被操纵的元组并进行额外的排除。REGISTER/home/user1/piggybank.jar;log=LOAD'../user2/hadoop_file.txt'AS(col1,col2);--log=LIMITlog1000000;isnt_filtered=FILTERlogBY(NOTcol2=='Somevalue');isnt_generated=FOREACHisnt_filteredGENERATEcol2,col1,RANDOM()*1000

我有包含以分号分隔的记录的csv文件。每行是一条记录。每条线包含图的边信息。这意味着一行看起来像下面这样:Node_X;Node_Y;5它被解释为权重为5的节点x和y之间的边或链接。我的映射器获得此输入。现在我想要实现的是使用节点聚合信息。以下示例说明了我的场景:Node_X;Node_Y;5Node_X;Node_Z;10Node_X;Node_A;60Node_Y;Node_A;20那么节点的结果应该是:Node_X;75;Node_Y;25;Node_A;80我想收集所有不同的节点并将它们与其他节点的权重之和作为权重。在我的映射器中，我可以读取边缘信息:Node_X;Node_A

当我尝试使用命令运行Scalding教程(https://github.com/Cascading/scalding-tutorial/)时配置ssh和rsync之后:$scripts/scald.rb--hdfstutorial/Tutorial0.scala我收到以下错误:com.twitter.scalding.InvalidSourceException:[com.twitter.scalding.TextLineWrappedArray(tutorial/data/hello.txt)]Dataismissingfromoneormorepathsin:List(tutori

我有一个看起来像这样的输入数据:3070801,1963,1096,,"BE","",,1,,269,6,69,,1,,0,,,,,,,3070802,1963,1096,,"US","TX",,1,,2,6,63,,0,,,,,,,,,3070803,1963,1096,,"US","IL",,1,,2,6,63,,9,,0.3704,,,,,,,3070804,1963,1096,,"US","OH",,1,,2,6,63,,3,,0.6667,,,,,,,3070805,1963,1096,,"US","CA",,1,,2,6,63,,1,,0,,,,,,,3070806,196

当从HDFS导出大型(超过200万行)表到Postgres时，我看到Sqoop抛出PSQLException“抱歉，客户端已经太多了”。我有几张较小的table(约300万张)，它们似乎运行良好。即使大表出现故障，我的postgres表中似乎仍然有大约200万行，但我猜这只是来自那些没有死的worker，因为他们首先获得了其中一个连接。我的Postgres表配置为允许300个max_connections，并且有大约70个连接始终来自其他应用程序，因此SQOOP应该有大约230个可供使用。我尝试在我的SQOOP导出命令中将--num-mappers切换为2-8，但这似乎并没有太大的区别

我正在尝试在查询弹性数据的mesos集群中运行一个spark作业，使用esJsonRDD查询如下:FetchingesJsonRDDfromelasticsearchwithcomplexfilteringinSpark，对于少于32个节点的多节点弹性集群运行良好。随着弹性中节点的增加，作业失败并出现以下异常:org.elasticsearch.hadoop.EsHadoopIllegalArgumentException:Toomanyelementstocreateapowerset37如https://github.com/elastic/elasticsearch-hadoop