我正在尝试将Teradata中的数据Sqoop到配置单元。我想到了以下步骤:1)在Hue中创建一个包含所有必填字段的Hive表。2)通过使用Sqoopimport命令和--map-column-hive属性将数据从Teradata加载到hive。Sqoopimport命令如何指向已经创建的Hive表，以便将Sqooped数据放到对应的Hive表中？ 最佳答案 您可以使用shell和awk从现有表生成map-column-hive属性。它将以COL1=TYPE,COL2=TYPE,...COLN=TYPE的形式生成#!/bin/bas
我想在Hive表的特定位置添加一个新列。当我添加新列时，它会转到最后一个位置。 最佳答案 您需要重新创建表。如果表是外部表并且数据已经包含新列，则发出drop和createtable语句。一般的解决方案是:1.createnew_table...;2.insertoverwritenew_tableselectfromold_table;3.dropold_table;4.alternew_tablerenametoold_table;此外，如果数据文件已经在某个位置包含新列，您可以1.Altertableaddcolumn使用此示
我正在将平面文件传送到hdfs。文件的一般结构如下:我在这个数据集之上构建了一个外部配置单元表。下面是我的配置单元ddl:createexternaltableext_test(idstring,namestring,agestring)rowformatDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY','STOREDASTEXTFILELOCATION''TBLPROPERTIES('skip.footer.line.count'='1','skip.header.line.count'='2')当我在HIVE中查询select*fromext_test时；我从外部表中得到了
我使用的是Hadoop1.2.1，出于某种原因，我的WordCount输出看起来很奇怪:输入文件:thisisspartathiswasspartahelloworldgoodbyeworldhdfs输出:goodbye1hello1is1sparta1sparta1this1this1was1world1world1代码:publicclassWordCount{publicstaticclassMapextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();p
我正在尝试在HBase数据库的表上用Java创建一个map-reduce作业。使用here中的示例和互联网上的其他东西，我设法成功地编写了一个简单的行计数器。但是，尝试编写一个实际对列中的数据执行某些操作的程序是不成功的，因为接收到的字节始终为空。我的Driver工作的一部分是这样的:/*Setmain,mapandreduceclasses*/job.setJarByClass(Driver.class);job.setMapperClass(Map.class);job.setReducerClass(Reduce.class);Scanscan=newScan();scan.se
我将SQLAlchemy与MySQL数据库一起使用，我想计算表中的行数(大约300k)。SQLAlchemycount函数的运行时间大约是直接在MySQL中编写相同查询的50倍。我做错了吗？#thistakesover3secondstoreturnsession.query(Segment).count()但是:SELECTCOUNT(*)FROMsegments;+----------+|COUNT(*)|+----------+|281992|+----------+1rowinset(0.07sec)速度差异随着表的大小而增加(在100k行下几乎看不到)。更新使用session
我将SQLAlchemy与MySQL数据库一起使用，我想计算表中的行数(大约300k)。SQLAlchemycount函数的运行时间大约是直接在MySQL中编写相同查询的50倍。我做错了吗？#thistakesover3secondstoreturnsession.query(Segment).count()但是:SELECTCOUNT(*)FROMsegments;+----------+|COUNT(*)|+----------+|281992|+----------+1rowinset(0.07sec)速度差异随着表的大小而增加(在100k行下几乎看不到)。更新使用session
我在对hdfs上的大约55个文件和总共1B条记录进行简单计数操作时遇到了很多麻烦。spark-shell和PySpark都因OOM错误而失败。我正在使用yarn、MapR、Spark1.3.1和hdfs2.4.1。(它在本地模式下也失败了。)我尝试遵循调整和配置建议，向执行程序投入越来越多的内存。我的配置是conf=(SparkConf().setMaster("yarn-client").setAppName("pyspark-testing").set("spark.executor.memory","6g").set("spark.driver.memory","6g").set
看看这些。0:jdbc:hive2>selectdistinctA_COLfromA_TABLEwhereA_COL='1999-05-04';+-------------+--+|A_COL|+-------------+--+|1999-05-04|+-------------+--+1rowselected(6.127seconds)0:jdbc:hive2>selectcount(*)fromA_TABLEwhereA_COL='1999-05-04';+------+--+|_c0|+------+--+|0|+------+--+1rowselected(4.206seco
好吧，我有一些关于将mysql数据加载到hive2的问题，并且不知道如何指定分隔符，我尝试了serval次但一无所获。下面是hive表，id是分区列，0:jdbc:hive2://localhost/>desctest;+-----------+------------+----------+|col_name|data_type|comment|+-----------+------------+----------+|a|string|||id|int||+-----------+------------+----------+当我执行loaddatalocalinpath'fil
