我正在尝试在配置单元中创建Parquet表。我可以创建它，但是当我运行analyzetablemytablecomputestatistics时；我得到这个结果:numfiles=800,numrows=10000000,totalSize=18909876rawDataSize=40000000为什么表格由800个文件组成，只有180Mb？还有一个为什么要设置文件个数？我尝试使用SETparquet.block.size=134217728但结果是一样的 最佳答案 reducer的数量决定了parquet文件的数量。检查mapre
我正在尝试读取一个ElasticSearch索引，它有数百万个文档，每个文档都有可变数量的字段。我有一个模式，其中有1000个字段，每个字段都有自己的名称和类型。现在，当我通过ES-Hadoop连接器创建一个RDD并稍后通过指定模式转换为一个DataFrame时，它没有说-Inputrowdoesn'thaveexpectednumberofvaluesrequiredbytheschema我有几个问题。1.是否有可能有一个RDD/DF的行包含可变数量的字段？如果不是，除了为每列中缺失的字段添加空值外，还有什么替代方法？我看到默认情况下Spark将所有内容转换为StringType，因
Spark(version=2.2.0)没有DirectParquetOutputCommitter。作为替代方案，我可以使用dataset.option("mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version","2")//magichere.parquet("s3a://...")避免在S3上创建_temporary文件夹。一切正常，直到我将partitionBy设置为我的数据集dataset.partitionBy("a","b").option("mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.versi
在Spark2.1中我经常使用类似的东西df=spark.read.parquet(/path/to/my/files/*.parquet)即使具有不同的架构，也可以加载parquet文件的文件夹。然后我使用SparkSQL对数据框执行一些SQL查询。现在我想尝试Impala，因为我阅读了wikiarticle，其中包含如下句子:ApacheImpalaisanopensourcemassivelyparallelprocessing(MPP)SQLqueryenginefordatastoredinacomputerclusterrunningApacheHadoop[...].Re
给定一个分布在HDFS上的Parquet数据集(元数据文件+可能的.parquet部分)，如何正确合并部分并将数据收集到本地文件系统？dfs-getmerge...不起作用-它将元数据与实际的Parquet文件合并.. 最佳答案 有一种涉及ApacheSparkAPI的方法-它提供了一种解决方案，但可能存在不使用第三方工具的更有效的方法。spark>valparquetData=sqlContext.parquetFile("pathToMultipartParquetHDFS")spark>parquet.repartition(
我如何创建一个ScaldingSource来处理avro和parquet之间的转换。解决方案应该:1.Readfromparquetformatandconverttoavromemoryrepresentation2.Writeavroobjectsintoaparquetfile注意:我注意到Cascading有一个用于利用thrift和parquet的模块。我突然想到，这将是一个开始寻找的好地方。我还在google-groups/scalding-dev上开了一个帖子 最佳答案 试试我们在这个分支中的最新变化-https://
在Spark版本1.6.1(代码在Scala2.10中)中，我试图将数据帧写入Parquet文件:importsc.implicits._valtriples=file.map(p=>_parse(p,"",true)).toDF()triples.write.mode(SaveMode.Overwrite).parquet("hdfs://some.external.ip.address:9000/tmp/table.parquet")当我在开发模式下执行时，一切正常。如果我在同一台机器上的docker环境(单独的docker容器)中以独立模式设置一个master和一个worker，
我们目前在SQLServer中有我们的数据，我们正在尝试将它们作为Parquet文件移动到我们的s3存储桶中。目的是在AWSEMR(主要是Spark、Hive和Presto)中分析这个s3数据。我们不想将数据存储在HDFS中。这里有哪些选择？据我们所知，似乎我们可以使用spark或sqoop进行此导入。虽然在这种情况下sqoop由于并行性(并行数据库连接)比Spark快，但似乎无法将parquet文件从sqoop写入s3-Sqoop+S3+ParquetresultsinWrongFSerror.解决方法是移动到hdfs，然后移动到s3。但是，这似乎效率不高。如何使用SparkSQL从
我正在从PIG(v0.15.0)脚本生成一些Parquet(v1.6.0)输出。我的脚本采用多个输入源并将它们与一些嵌套连接起来。脚本运行没有错误，但随后在STORE期间我得到的操作:2016-04-1917:24:36,299[PigTezLauncher-0]INFOorg.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.tez.TezJob-DAGStatus:status=FAILED,progress=TotalTasks:249Succeeded:220Running:0Failed:1Killed:28FailedTaskAttempt
我是Apachespark和Scala编程语言的新手。我想要实现的是从我的本地mongoDB数据库中提取数据，然后将其保存在parquetformat中。将ApacheSpark与hadoop连接器结合使用到目前为止，这是我的代码:packagecom.examplesimportorg.apache.spark.{SparkContext,SparkConf}importorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.hadoop.conf.Configurationimportorg.bson.BSONObjectimportcom.mongodb
