我需要在Hive查询的where子句中进行嵌套选择。示例代码片段如下；选择*来自表AwhereTA_timestamp>(selecttimestmpfromTableBwhereid="hourDim")这是可能的还是我在这里做错了什么，因为我在运行上述脚本时遇到错误？!为了进一步详细说明我正在尝试做的事情，有一个cassandra键空间，我发布了带有时间戳的统计信息。定期(例如每小时)使用hive汇总此统计信息，一旦汇总，数据将与相应的小时分开存储。因此，当查询第二次运行(和连续运行)时，查询应该只在新数据上运行(即-timestamp>previous_execution_tim

我的输出出错了。输入文件是:12345432输出应该是key:sumvalue:24MapReduce产生的输出:key:sumvalue:34我在Ubuntu14.04中使用OpenJDK7来运行jar文件，而jar文件是在EclipseJuna中创建的，使用的java版本是OracleJDK7来编译它。NumberDriver.java包裹数量和；importjava.io.*;//importjava.util.StringTokenizer;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs

有没有办法使用数据集解析多行json文件这是示例代码publicstaticvoidmain(String[]args){//creatingsparksessionSparkSessionspark=SparkSession.builder().appName("JavaSparkSQLbasicexample").config("spark.some.config.option","some-value").getOrCreate();Datasetdf=spark.read().json("D:/sparktestio/input.json");df.show();}如果json

我目前正在重建具有区域服务器和数据节点的服务器。当我关闭一个数据节点时，10分钟后，它所拥有的block将在其他数据节点之间重新复制，这是应该的。我们有10个数据节点，因此在重新复制block时我看到网络流量很大。但是，我发现每台服务器的流量大约只有500-600mbps(所有机器都有千兆位接口(interface))，所以它绝对不受网络限制。我试图弄清楚是什么限制了数据节点发送和接收block的速度。每个数据节点有六个7200rpmsata驱动器，在此期间IO使用率非常低，每个驱动器的峰值仅为20-30%。hdfs是否内置了限制block复制速度的限制？

背景:近期同事一直在使用DataStage登录查找作业，突然今天无法登陆了。报错：FailedtoauthenticatethecurrentuseragainsttheselectedServicesTier.结论：解决了。报错处理过程1.开始第一反应是重装DataStage，毕竟我和另外几个同事的能够正常连接，他那边测试DS节点主机名都可以ping通，但是问题来了，发现2个问题：1）安装地址默认跳转到IE11，也就是MicrosoftEdge浏览器。2）MicrosoftEdge浏览器无法完成对DataStage的安装或者卸载动作。2.要处理第一个问题，先要在MicrosoftEdge浏览

我正在使用hadoop0.20.append和hbase0.90.0。我将少量数据上传到Hbase，然后出于评估目的杀死了HMaster和Namenode。在此之后，我向Hbase添加了更多数据，我可以在hbaseshell中看到它们。现在，当我启动Namenode时，我遇到了问题。日志显示名称节点处于安全模式，我无法添加或删除处于安全模式的内容。也是刚跑的时候./bin/hadoopfsck/我明白了，............Status:HEALTHYTotalsize:12034B(Totalopenfilessize:4762B)Totaldirs:22Totalfiles:1

我的数据文件格式如下:U:johnT:2011-03-0312:12:12L:sandiego,CAU:johnT:2011-03-0312:12:12L:sandiego,CA使用Hadoop/pig/whatever阅读此文件以进行分析的最佳方法是什么？ 最佳答案 有什么方法可以控制数据的写入方式吗？编写一个将其移动到制表符分隔的过程将帮助您开箱即用。否则，编写自定义记录阅读器(使用Pig或JavaMapReduce)可能是您唯一的选择。两者都不是很难。 关于hadoop-使用Had

下面是HadoopYarn中的观察结果:a)对于每个InputSplit或block，都会触发一个新的映射。b)集群的典型block大小为128MB。c)在大多数集群中，MapReduce.map.memory.mb将配置为大于1GB。事实上，Cloudera建议的block大小是128MB，而MapReduce.map.memory.mb是1GB当block大小只有128MB时，为什么我们需要分配1GB给映射内存(MapReduce.map.memory.mb)？理想情况下，最多128MB应该可以满足需要。为什么我们为map内存提供的block大小甚至超过block大小？

我正在使用HDP2.1。对于集群。我遇到了以下异常，因此MapReduce作业失败了。实际上，我们经常使用来自Flume的数据创建表，这是ver。1.4.我检查了mapper试图读取的数据文件，但我找不到任何内容。2014-11-2800:08:28,696WARN[main]org.apache.hadoop.metrics2.impl.MetricsConfig:Cannotlocateconfiguration:triedhadoop-metrics2-maptask.properties,hadoop-metrics2.properties2014-11-2800:08:28,

我正在编写配置单元查询，因为获取记录具有最大频率值。tablenamebookfreq,havingtwocolumnyear&freqyearfreq19992200041989419905查询:SELECT*FROMbookfreqwherefreqIN(SELECTMax(freq)FROMbookfreq);我遇到了这样的异常FAILED:ParseExceptionline1:38cannotrecognizeinputnear'SELECT''Max''('inexpressionspecification 最佳答案 如