我有一个简单的Sqoop查询，我用它来导入表ID的最大值并将其存储在HDFS中。存储在HDFS中是客户要求的，所以出于多种原因我要这样做。为了得到我用过的最大值sqoopimport\--connectjdbc:mysql://abc.com/sqoopemp\--usernameroot\--passwordroot\--e'selectmax(id)fromempWHERE$CONDITIONS'\--target-dirsqooplastmax\--m1\--drivercom.mysql.jdbc.Driver上面的查询给了我所需的答案，但出于性能原因，我正在考虑使用以下内容s

我是Pig的新手，想运行两个聚合函数，但我不知道该怎么做。我的数据包括每行一次购买交易，其中我有一个SKU(库存标识符)和客户为SKU支付的价格(价格可能会有所不同):skuprice_paid-------------12321.7078962.1212322.1012319.7845611.9178955.13我想生成以下列表，其中包含SKU、购买该SKU的次数以及为该SKU支付的平均价格。该列表应按计数降序排列。skucountave_price_paid--------------------------123321.19789258.63456111.91如有任何帮助，我们将

我正在通过hortonworks.com上的教程学习hadoop/pig/hive我确实试图找到该教程的链接，但不幸的是，它只附带了他们提供给您的ISA镜像。它实际上并未托管在他们的网站上。batting=load'Batting.csv'usingPigStorage(',');runs=FOREACHbattingGENERATE$0asplayerID,$1asyear,$8asruns;grp_data=GROUPrunsby(year);max_runs=FOREACHgrp_dataGENERATEgroupasgrp,MAX(runs.runs)asmax_runs;jo

我正在运行以下Storm设置(在Ubuntu16.464位上)。Storm:0.10.1Hadoop:2.5.2(本地伪集群)Hbase:1.1.5(本地伪集群)jar的编译器:maven通过导入函数使用默认的hbasestorm支持类:org.apache.storm.hbase.bolt.HbaseBolt和mapper.SimpleHBaseMapper。我正在尝试使用“Hbase”bolt写入Hbase数据库。在此过程中出现以下错误:016-07-3021:06:14.874b.s.util[ERROR]Asyncloopdied!java.lang.NoSuchFieldEr

我们的数据管道中有5个管道，它们在以下基础上执行:管道1-管道4=每天管道5-月底。我们正在考虑为管道5创建单独管道的选项，因为它对其他管道没有任何依赖性。有没有什么办法可以执行除管道5之外的所有管道，就像我们在OOZIE中所做的那样，它可以成功地忽略管道5的执行并完成管道而没有任何“错误”/“等待依赖项”状态？ 最佳答案 您最好创建多个管道并将它们设置在不同的时间表上。如果您想让事情变得有趣，您可以使用Cloudwatch调度和AWSLambda以类似cron的方式安排管道创建/删除。您还可以使用AWSStep函数来定义每个组件的

我们正在将我们的数据管道版本从3.3.2升级到5.8，因此旧AMI版本上的那些引导操作已更改为使用配置设置并在分类/属性定义下指定它们。所以我的Json如下所示{"enableDebugging":"true","taskInstanceBidPrice":"1","terminateAfter":"2Hours","name":"ExportCluster","taskInstanceType":"m1.xlarge","schedule":{"ref":"Default"},"emrLogUri":"s3://emr-script-logs/","coreInstanceType"

我有一个hadoop0.20map/reduce作业，过去运行得很好。最近几天卡在reduce阶段16.66%，我在jobtracker查看reduce任务时看到如下错误；ShuffleError:Exceededtheabortfailurelimit;bailing-out.谁能告诉我这是什么意思，也许能给我指出正确的方向，这样我就能弄清楚如何解决这个问题？ 最佳答案 此错误对应于reducer在报告它并映射到属性mapreduce.reduce.shuffle.maxfetchfailures之前尝试获取映射输出的最大次数。您

我正在从事一项工作，其中Hive查询使用R文件，分布在集群上以在每个节点上运行。像那样:ADDFILEShdfs://path/reducers/my_script.RSEThive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution=false;SETmapred.reduce.tasks=80;INSERTOVERWRITETABLEfinal_output_tablePARTITION(partition_column1,partition_column2)SELECTselected_column1,selected_column2,partit

在这里https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-9-x/topics/sentry_intro.html我们可以读到ApacheSentryOverviewApacheSentryisagranular,role-basedauthorizationmoduleforHadoop.SentryprovidestheabilitytocontrolandenforcepreciselevelsofprivilegesondataforauthenticatedusersandapplicationsonaHadoopclust

我最近安装了Hive。我创建了一个外部表来访问MongoDB中存在的数据库。现在，如果我运行类似SELECTidFROMusersLIMIT1;的查询，执行该命令平均需要大约18秒。即使将LIMIT设置为10、100、1000、10000，也将花费相同的时间。日志包含如下内容:2015-08-2409:19:37,918INFO[HiveServer2-Handler-Pool:Thread-29]:splitter.MongoCollectionSplitter(MongoCollectionSplitter.java:createSplitFromBounds(163))-Crea