这个查询:SELECTcount(distinctfield1,field2,field3,field4)FROMSOME_TABLE返回与此查询不同(更小)的计数:SELECTcount(distinctcoalesce(field1,"null"),coalesce(field2,"null"),coalesce(field3,"null"),coalesce(field4,"null"))FROMSOME_TABLE我希望结果是相同的。对此有解释吗？ 最佳答案 您看到不同结果的原因有两点:COUNT(DISTINCT(...)
我正在尝试执行以下查询，其中我使用窗口来获取下一个日志时间戳，然后在它和当前时间戳之间进行减法。SELECTLEAD(timestamp)OVER(PARTITIONBYidORDERBYtimestamp)ASlead_timestamp,timestamp,(lead_timestamp-timestamp)asdeltaFROMlogs;但是，当我这样做时，出现以下错误:失败:SemanticException[错误10004]:第4:1行无效的表别名或列引用“lead_timestamp”:(可能的列名称为:logs.timestamp、logs.latitude、logs.l
如何从当前正在处理的RDD中获取行号:valrdd2=rdd1.filter(row=>{//getrownumber}true}) 最佳答案 valrdd2=rdd1.zipWithIndex.filter{case(row,index)=>{//rownumberisindex.(butisnotfixed,unlessRDDissorted)} 关于hadoop-SparkRDD:Getrownumber，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
最近遇到一个问题WillallHivequeriesbeconvertedintomapandreducejobs?我知道Hive查询被转换为一系列MapReduce作业。我不是在谈论在Hive中调用外部脚本。是否存在不需要reduce作业且Hive可以通过Map作业本身获得结果的情况。你有什么想法？ 最佳答案 是的。这仅取决于您正在运行的作业类型。例如，如果您有一个具有架构(姓名、ID、部门)的员工表。以下查询运行仅map作业。Mapper从配置单元表中接收(Name,id,department)作为值，并发出Name和Nullw
我有一个AWSKinesis流，我在Hive中创建了一个指向它的外部表。然后，我为检查点创建了一个DynamoDB表，并在我的Hive查询中设置了以下属性，如here:所述setkinesis.checkpoint.enabled=true;setkinesis.checkpoint.metastore.table.name=my_dynamodb_table;setkinesis.checkpoint.metastore.hash.key.name=HashKey;setkinesis.checkpoint.metastore.range.key.name=RangeKey;setk
当我使用命令showpartitions时，我可以在Hive中看到日期分区。但是，当我尝试通过hadoopfs-ls/path/to/partition访问该文件夹时，我收到消息Nosuchfileordirectory。我不确定为什么会这样？即使里面没有数据，我也不能去那个日期分区文件夹吗(我也不能将数据移动到这个分区) 最佳答案 您必须遵循以下步骤:创建托管/内部表CREATETABLEstations(numberSTRING,latitudeINT,longitudeINT,elevationINT,nameSTRING,c
我在使用Scala时遇到ApacheSpark的一个问题。我正在尝试创建一个Spark应用程序，它根据用户输入打印一个RDD。输入数据是这样的:List("aaaa","aaaa","dfddf","aaaa","aaaa","dfddf","aaaa","aaaa","dfddf","aaaa","aaaa","dfddf","aaaa","aaaa","dfddf")代码是这样的:valwSchemaString="col1col2col3col4";valwSchema=StructType(wSchemaString.split("").map(fieldName=>Struc
文章目录零、学习目标一、导言二、内部表1.1什么是内部表1.1.1内部表的定义1.1.2内部表的关键特性1.2创建与操作内部表1.2.1创建并查看数据库1.2.2创建数据表1.2.3插入表记录1.2.4通过HDFSWebUI查看数据库与表三、外部表2.1什么是外部表2.2创建与操作外部表2.2.1在虚拟机上建文本文件2.2.2上传文件到HDFS指定目录2.2.3基于HDFS目录创建外部表2.2.4查询外部表记录2.2.5在MySQL里查看hive元数据信息四、内部表与外部表的区别3.1区别体现在删除表3.2通过实验进行验证3.2.1删除内部表3.2.2删除外部表3.2.3查看MySQL里hiv
我正在尝试将amazons3连接到Sparkstreaming。我在本地机器上运行代码并尝试从s3流式传输到Spark，但出现以下错误:java.io.IOException:NoFileSystemforscheme:s3n你能帮我解决同样的问题吗？ 最佳答案 您可以通过在您的spark上下文的hadoop配置中指定s3n方案的实现来解决它:sparkContext.hadoopConfiguration.set("fs.s3.impl","org.apache.hadoop.fs.s3native.NativeS3FileSys
我们已经在服务器上安装了Hadoop2.5。是不是可以用那个Hadoop来部署Spark程序呢？我希望Spark使用现有的Yarn来调度任务，并能够读写现有的HDFS。我怎样才能做到这一点？ 最佳答案 您可以尝试使用可用的ApacheSpark预构建下载https://spark.apache.org/downloads.html如果那没有解决，那么你需要通过添加你的hadoopjar来构建sparkhttps://spark.apache.org/docs/latest/building-spark.html很简单然后您的Spar
