假设我有下表(动物):**Color****Species****Weight**WhiteDog20WhiteDog8WhiteDog33BlackDog55BrownDog80WhiteCat10BlackCat14WhiteCat9我想按物种分组，过滤每个物种内的独特颜色，并为每个过滤组找到两种最亮的动物。生成的表格应如下所示:**Color****Species****Weight**WhiteDog8BlackDog55WhiteCat9BlackCat14我正在使用以下查询(我知道这是不正确的):SELECTcolor,species,weightFROM(SELECTsp
我正在尝试在配置单元列中插入某些派生值，并想知道为什么它不起作用。我的代码如下。Insertintomonthasselectmonth(datestamp)asmonthfromgc_1;此处month列已存在，其中包含NULL值，gc_1是表名。我不确定是否可以使用month、date等函数从另一列添加到hive中。 最佳答案 从你的问题来看，我认为你正在努力实现以下目标:有一个名为gc_1的表，其中已经存在一个名为datestamp的列，它可能包含一个日期适合作为month函数参数的字符串。然后您想在gc_1中创建一个名为mo
我已经使用hive在hbase中创建了一个表:hive>CREATETABLEhbase_table_emp(idint,namestring,rolestring)STOREDBY'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'WITHSERDEPROPERTIES("hbase.columns.mapping"=":key,cf1:name,cf1:role")TBLPROPERTIES("hbase.table.name"="emp");并创建了另一个表来加载数据:hive>createtabletestemp(idint,na
我有一个关于ApacheSpark(yarn集群)的问题虽然在这段代码中，创建了10个分区但是在yarncluster中，只需要3个contatinervalsc=newSparkContext(newSparkConf().setAppName("SparkCount"))valsparktest=sc.textFile("/spark_test/58GB.dat",10)valtest=sparktest.flatMap(line=>line.split("")).map(word=>(word,1))在sparkyarn集群中，容器如何工作取决于RDD分区的数量？*因为我只有一点
我成功地创建了表:CREATETABLEmovie_example(titleSTRING,idBIGINT,directorSTRING,yearBIGINT,genresARRAY)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY','COLLECTIONITEMSTERMINATEDBY'$'MAPKEYSTERMINATEDBY'#'LINESTERMINATEDBY'\n'STOREDASTEXTFILE;当我尝试使用以下方法向该表中插入数据时:LOADDATALOCALINPATH'//hiveExample.txt'OVERWRITEINTOTAB
我正在尝试使用myjar.jar作为HIVE中的UDF函数，如下所示，echo"Addmyjar.jar"$HIVE_HOME/bin/hive-e"ADDJAR/gpfs/user/username/HIVE/myjar.jar;"echo"Listmyjar.jar,thisisshowinglocaldirectorypath"$HIVE_HOME/bin/hive-e"listjar;"$HIVE_HOME/bin/hive-e"dropfunctionifexistsmyfunction;"echo"Createtemporaryfunction,myclassnameisU
我有这个代码:rdd.map(_.split("-")).filter(row=>{...})当我执行row.length时:This-is-a-test----on-split--这是一个测试--------输出分别是9和4。如果它为空，则不计算尾随分隔字符。如果我希望两个输出均为10，这里的解决方法是什么？ 最佳答案 您可以通过将-1作为限制参数传递给split来完成您想要的操作，如下所示:rdd.map(_.split("-",-1)).filter(row=>{...})顺便说一句，预期结果是11，而不是10(因为如果您想保
我最近注意到有一些关于在Spark而不是MapReduce上运行Mahout算法的讨论。但是我找不到任何文档。有人能告诉我是否可以在Spark上运行Mahout算法吗？如果是这样，对我们可以运行的算法有什么限制吗？ 最佳答案 是的，mahout现在可以在Spark上运行(即新版本v0.10.0)。记录了不同引擎上可用的算法here.这些在Spark上可用:MahoutDistributedBLAS.DistributedRowMatrixAPIwithRandMatlablikeoperators.DistributedALS,SP
我在一台8核机器上以本地模式运行Spark作业。它具有本地SSD和64GBRAM。HDFS在同一台机器上以伪分布式模式运行。运行以下作业时，我无法获得CPU利用率以超过单个内核的最大值。RAM使用量保持在10GB以下。环回接口(interface)的最大值约为333MB/s。无论哪种方式，磁盘IO通常都低于30MB/s。我该如何编写才能更好地利用我的硬件资源？objectFilterProperty{defmain(args:Array[String]){valconf=newSparkConf().setAppName("FilterClaimsDataforProperty").s
我正在使用此链接在EMR(Amazon上的ElasticMapReduce)上安装SparkClusterhttps://aws.amazon.com/articles/Elastic-MapReduce/4926593393724923为了创建Spark集群，我运行了以下命令，但我的集群每次都遇到引导失败。我无法解决这个问题，如果有人能在这里帮助我，那就太好了。awsemrcreate-cluster--nameSparkCluster--ami-version3.2\--instance-typem3.xlarge--instance-count3--ec2-attributes\
