我有一个巨大的数据框，其中“类别”列具有企业的各种属性，即是否是餐厅、洗衣服务、迪斯科舞厅等。我需要的是能够.filter数据框，以便可以看到包含Restaurant的每一行。这里的问题是“类别”是一个字符串数组，其中一个单元格可能类似于:“餐馆、食物、夜生活”。有任何想法吗？(Scala[2.10.6]Spark[2.0.1]Hadoop[2.7.2])我已经尝试过SQL风格的查询，例如:valcountResult=sqlContext.sql("SELECTbusiness.neighborhood,business.state,business.stars,business.c

你好，我在源表“状态表”下面有datestatusname2017-06-22true1.tar2017-06-22true2.tar2017-06-22false3.tar2017-06-22true4.tar2017-06-22false5.tar2017-06-21false6.tar2017-06-21false6.tar2017-06-21false6.tar2017-06-21true6.tar我在目标表列下面有预期的数据TrueFalseTotalDate3252017-06-221342017-06-21我在下面写了查询将数据从源表加载到目标表，但它说表达式不在GROU

在此rawdata我们有棒球运动员的信息，架构是:name:chararray,team:chararray,position:bag{t:(p:chararray)},bat:map[]使用以下脚本，我们能够列出球员以及他们踢过的不同位置。我们如何计算有多少球员打过一个特定的位置？例如。有多少球员处于“指定击球手”位置？一个位置不能在一个玩家的position包中出现多次。示例数据的Pig脚本和输出如下所示。--pigscriptplayers=load'baseball'as(name:chararray,team:chararray,position:bag{t:(p:chara

执行以下Hive查询的大概数字是多少:SELECTCOUNT(*)FROMTABLE；对于下表:行数:~80亿列数:40，各种大小的int、double和stringHDFS上的大小:~400Gb我想将任何大概数字与真实数字进行比较，以查看系统配置是否正确。如果我错过了一些重要的事情，我深表歉意，我是Hive和Hadoop的新手。此外，如果机器数量也按比例增加，执行时间是否会与行数成线性比例？ 最佳答案 提供大概数字是不可能的。但是我们可以列出影响因素:集群中配置的MapTask数量block大小(决定将使用的映射器的数量)执行时间

我在配置单元查询中使用四级嵌套时遇到问题。以下是我正在执行的查询-SELECT*,SUM(qtod.amount)OVER(PARTITIONBYqtod.id,qtod.year_begin_dateORDERBYqtod.tran_date)FROM(SELECT*,SUM(mtod.amount)OVER(PARTITIONBYmtod.id,mtod.quarter_begin_dateORDERBYmtod.tran_date)FROM(SELECT*,SUM(wtod.amount)OVER(PARTITIONBYwtod.id,wtod.month_begin_dateO

Butoon：按钮组件1.声明Button组件，label是按钮文字如果带label，则按钮上的文字或图案需要Button内部的组件实现Button(label?:ResourceStr)①文字型按钮 Button('点我')②自定义按钮，在Button内嵌套其他组件Button(){ Image($r('app.media.search')).width(20).margin(10)}2.添加属性和事件Button('点我') .width(100) .height(30) .type(ButtonType.Normal)//按钮类型 .onClick(()=>{ //处理点击事件 })

我有一个分区的Hive表，我想将其加载到Pig脚本中，并且还想将分区添加为列。我该怎么做？Hive中的表定义:CREATEEXTERNALTABLEIFNOTEXISTStransactions(column1string,column2string)PARTITIONEDBY(datestampstring)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY'\t'LOCATION'/path';pig脚本:%defaultINPUT_PATH'/path'A=LOAD'$INPUT_PATH'USINGPigStorage('|')AS(column1:cha

这是一个最佳实践问题。我们的设置是一个hadoop集群，将(日志)数据存储在hdfs中。我们获取csv格式的数据，每天一个文件。在hadoop中对这些文件运行MR作业没问题，只要文件的“架构”(尤其是列数)不变即可。但是，我们面临的问题是，我们要分析的日志记录最终会发生变化，因为可能会添加或删除列。我想知道你们中的一些人是否愿意分享针对此类情况的最佳实践。我们目前能想到的最好的方式是将数据存储为json格式而不是csv。但是，这会增加(至少增加一倍)所需的存储空间。我们还遇到了ApacheAvro和ApacheParquet，并且刚刚开始对此进行研究。欢迎就此问题提出任何想法和意见。

我有一个sqoop作业，我只想将HIVE表中的3列导出到只有这3个字段的mysql表中。export--connect--username--password--tabletarget--columns"col1,col2,col3"--export-dir/path/to/source/table请注意，在hive表中，col1、col2、col3之间有一些字段。抛出的错误是IllegalArgumentException，因为Sqoop正在解析hive表中col1和col2之间的字符串字段，我明确试图忽略它，并试图将其存储为时间戳.如有任何建议，我们将不胜感激!

在HIVE中，我尝试使用2种方法获取不同行的计数，SELECTCOUNT(*)FROM(SELECTDISTINCTcolumnsFROMtable);SELECTCOUNT(DISTINCTcolumns)FROMtable;两者都产生了不同的结果。第一个查询的计数大于第二个查询。他们的工作方式有何不同？提前致谢。 最佳答案 对您的查询做一点小改动，例如将您的子查询命名为:SELECTCOUNT(*)FROM(SELECTDISTINCTcolumnsFROMtable)myquery;