我把hive-site.xml在我的spark/confdir并将其配置为连接到thrift://:9083而且我没有使用derby我有mysql-connector-jar在hive/lib文件夹中，每次我创建hive表和存储数据时，所有数据都存储在metastore_db中在我的项目目录中，而不是在我的hdfs://:9000/user/hive/warehouse中，所以如果我删除metastore_db数据就会丢失。conf/hive-site.xmljavax.jdo.option.ConnectionURLjdbc:mysql://saurab:3306/metastore
我有一个日志文件，其中包含来自多个域的日志。现在我想对它们进行一些分析并将输出存储在一个名为域的目录中。我在日志中将域作为字段值:STOREoutputlogsINTO'testpath/DOMAIN/logsUSING....这可能吗？或者我只能将输出存储在硬编码文件路径中吗？ 最佳答案 如果域的名称是outputlogs中的一个字段，那么您可以使用MultiStorage从存钱jar。像这样的东西:STOREoutputlogsINTO'testpath/DOMAIN/logs'USINGMultiStorage('testpa
我正在学习ApachePig，在实现我的愿望时遇到了问题。我有这个对象(在执行GROUPBY之后):MLSET_1:{groupchararray,MLSET:{(key:chararray,text:chararray)}}我只想在某个模式(PATTERN_A)出现在文本中并且另一个模式(PATTERN_B)未出现在一个键的文本字段中时才生成key。我知道我可以使用MLSET.text获取特定键的所有文本值的元组，但是关于如何从元组中筛选项目列表，我仍然遇到同样的问题。这是一个例子:(key_A,{(key_A,start),(key_A,stop),(key_A,unknown),
我有一个包含字段的表datevalue10-02-19002309-05-19012210-03-19001010-02-190124....我必须返回每年的最大值即，190023190124我尝试了以下查询，但得到了错误的答案。SELECTYEAR(FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(date,'dd-mm-yyyy')))asdate,MAX(value)FROMtebGROUPBYdate;有人可以建议我查询吗？ 最佳答案 选项1selectyear(from_unixtime(unix_timestam
rdd.saveAsTextFile("s3n://bucket-name/path)正在创建一个空文件，文件夹名称为-[folder-name]_$folder$似乎hadoop-awsjar(org.apache.hadoop的)使用这个空文件来模仿S3文件系统作为hadoop文件系统。但是，我的应用程序将数千个文件写入S3。当saveAsTextFile创建文件夹(从给定路径)以写入数据(从rdd)时，我的应用程序最终创建了数千个这样的空文件-[directory-name]_$folder$.有没有办法让rdd.saveAsTextFile不写这些空文件？
我已按照Hadoopthedefinitiveguide,4thedition:AppendixA中的说明进行操作在伪分布式模式下配置Hadoop。一切正常，除了我尝试创建目录时:hadoopfs-mkdir-p/user/$USER命令返回以下消息:mkdir:/user/my_user_name':Input/outputerror。虽然，当我第一次登录到我的根帐户sudo-s然后键入hadoopfs-mkdir-p/user/$USER命令时，目录'user/root'被创建(路径中的所有目录)。我想我遇到了Hadoop权限问题。任何帮助将不胜感激，谢谢。
我有一个带有event_time字段的文件，每条记录每30分钟生成一次，并指示事件持续了多少秒。示例:Event_time|event_duration_seconds09:00|80009:30|180010:00|270012:00|100013:00|1000我需要将连续的事件转换为一个具有持续时间的事件。输出文件应如下所示:Event_time_start|event_time_end|event_duration_seconds09:00|11:00|530012:00|12:30|100013:00|13:30|1000ScalaSpark中是否有一种方法可以将数据帧记录与
我是Piglatin的新手，我有一个看起来像这样的数据文件(消息、电子邮件、用户session、垃圾邮件类型)为了简单起见，我只使用了垃圾邮件/非垃圾邮件——这个字段的值通常是大约100种不同的变体message1user1@email12345spammessage2user1@email12345spammessage3user1@email12345not-spammessage10user2@email90879not-spammessage11user2@email90879not-spam如果来自一个用户的任何一条消息被标记为垃圾邮件，我只需要删除/过滤他的所有消息..所以
在EMR上运行spark作业，输出直接写入S3。我注意到每个S3目录路径(例如/the/s3/path)都包含一个名为/the/s3/path_$folder$的标志文件。这导致使用spark重新加载数据时出现问题(它是Parquet，spark提示额外的文件等)。我怎样才能阻止AWS/无论它是什么来创建这个标志？它过去也发生在hadoop作业中，所以我不认为它是spark(尽管它使用hadoopFS的东西)。 最佳答案 嗯，是的，我以前也获取过这些文件夹，但是它们不再出现了...我怀疑是因为我对hadoopConfiguratio
我在AWS数据管道中使用EMR事件。此EMR事件正在EMR集群中运行配置单元脚本。它以dynamoDB作为输入并将数据存储在S3中。这是EMR事件中使用的EMR步骤s3://elasticmapreduce/libs/script-runner/script-runner.jar,s3://elasticmapreduce/libs/hive/hive-script,--run-hive-script,--hive-versions,latest,--args,-f,s3://my-s3-bucket/hive/my_hive_script.q,-d,DYNAMODB_INPUT_TA
