我在Hive中有一个名为“transaction”的表，该表分区在一个名为“DS”的列上，该列将包含类似“2018-05-05”的数据，“2018-05-09”、“2018-05-10”等此表是在完成当天的一夜之间填充的。在任何时候，该表都会有前一天的数据当我像这样查询交易表时SELECTCOUNT(*)FROMtrasactionWHEREDS>="currentdate";我明白了0行-这是正确的，因为尚未加载当前和future日期的数据当我运行以下查询时SELECTDISTINCTDSFROMtrasactionWHEREDS>="currentdate";我明白了2018-05
考虑表中的以下记录:NAMEIDRATELOCDAYABCD123-5NYC2017-01-01ABCD123-5NYC2017-01-02ABCD123-6SFO2017-01-03ABCD123-6DEN2017-01-04ABCD345-4ATL2017-01-05ABCD345-4WAS2017-01-06ABCD123-7CLT2017-01-07ABCD123-7CLT2017-01-08我想要这样的输出:NAMEIDRATELOCSTARTDAYENDDAYABCD123-5NYC2017-01-012017-01-02ABCD123-6SFO2017-01-032017
我有一个包含两列的hive表，我想获取出现次数最多的值例如，在我的下表中，一个值出现了两次，而c只出现了一次，这里的值占主导地位，所以我只想要输出中显示的值col1col2aa_value1aa_value2ac_value3bb_value1输出:col1col2aa_value1bb_value1 最佳答案 您正在寻找统计学家所说的众数。一个非常简单的方法是使用带有窗口函数的聚合:selectcol1,col2from(selectcol1,col2,count(*)ascnt,row_number()over(partitio
col-1有dep_id(varchar)-112col-2有数组结构[{"emp_id":8291828,"name":"bruce",},{"emp_id":8291823,"name":"Rolli",}]我有一个用例，我需要展平和显示结果。例如，当查询dep_id-112的数据时，我需要在单独的行中显示emp_id。对于上面的数据，查询时我的结果应该是这样的idemp_id11282918281128291823获取数据的查询格式应该是什么？ 最佳答案 完成这项工作有几个部分。首先，JSON数据将显示为VARCHAR，因此您
我将通过示例解释我需要在Hive中做什么。我收到两行:像这样的数组的第一行(1,3,6,7)第二行(3,6,7,1)我需要的结果(4,9,13,8)因此，我需要将所有行的所有数组的第一个索引的所有元素加在一起，并与第二个索引相同，依此类推... 最佳答案 基表:hive>selectvaluesfromt1;1,3,6,73,6,7,1按位置展开hive>selectpos,valuefromt1lateralviewposexplode(split(values,","))aaspos,value;0316273101132637
我正在尝试将模型学习从我的SparkStandalone集群保存到S3。但是我有这个错误:java.util.ServiceConfigurationError:org.apache.hadoop.fs.FileSystem:Providerorg.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystemcouldnotbeinstantiatedatjava.util.ServiceLoader.fail(ServiceLoader.java:232)atjava.util.ServiceLoader.access$100(ServiceLoader.java:185)a
我正在考虑将yarn.nodemanager.resource.memory-mb更改为高于我机器上可用RAM的值。快速搜索发现没有多少人这样做。许多在yarn上长期存在的应用程序，必然会有一个jvm堆空间分配，其中一些内存被更频繁地使用，而另一些则很少被使用。在这种情况下，对于此类应用程序来说，将一些不常用的内存部分交换到磁盘并将可用的物理内存重新分配给需要它的其他应用程序将是非常有意义的。鉴于上述背景，有人可以证实我的推理或提供另一种观点吗？另外，能否请您说明参数yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio在上述情况下的工作原理？ 最
我正尝试在配置单元中对以下两个表运行连接查询-selectb.locationfromuser_activity_ruleainnerjoinuser_info_rulebwherea.uid=b.uidanda.cancellation=true;QueryID=username_20180530154141_0a187506-7aca-442a-8310-582d335ad78dTotaljobs=1OpenJDK64-BitServerVMwarning:ignoringoptionMaxPermSize=512M;supportwasremovedin8.0Executionl
我按照官方要求在yarn上运行了H2O:http://h2o-release.s3.amazonaws.com/h2o/rel-wolpert/11/index.html这是我的命令:cd~/opt/h2o-3.18.0.8-hdp2.6hadoopjarh2odriver.jar-nodes1-mapperXmx6g-output/user/spark/h2o-3_output而且h2o集群运行成功。但是我在h2o-flow中运行exampleflow之后，并没有看到任何与GBM算法相关的计算，只有H2O本身。我想我会看到这样的东西。这是使用RapidMiner的决策树流程图的结果，
我研究过Java的Serialization和Deserialization过程，并试图理解Hadoop和Spark还有。谁能告诉我Hadoop、Spark和Java的序列化过程之间的区别。 最佳答案 Hadoop有自己的序列化接口(interface)(Writable)，旨在让产生的垃圾尽可能少。当mapper或reducer运行时，实现它的对象是可变的和重用的，从而进一步减少了垃圾量。此外，经过适当设计的Writable可以由不同版本的代码编写，解决了Serializable的固有问题。Spark没有自己的序列化，默认使用原生
