我正在读取spark数据框中的文件。在第一列中，我将得到两个用“_”连接的值。我需要将第一列拆分为两列，并保持其余列不变。我将Scala与Spark结合使用例如:col1col2col3a_1xyzabcb_1lmnopq我需要有新的DF作为:col1_1col1_2col2col3a1xyzabcb1lmnopq只有一列需要拆分成两列。我尝试使用带有df.select的拆分函数，但我需要为剩余的列编写选择并考虑具有100列的不同文件，我想对所有文件使用可重用代码。 最佳答案 你可以这样做:importspark.implicits
过去2个月我一直在学习Hive，但我无法弄清楚如何执行某些基于序列的查询。举个例子:我有一个包含用户操作的巨大日志每个用户操作都有一个日期字段，但由于来自不同机器的多个日志文件，显然可能不会按该顺序扫描每个日志都可以记录各种不同的事件。对于这个例子，我将它们表示为字母:A、B、C、D...问题:我该如何编写一个查询，询问“平均而言，事件A在事件B发生之前发生了多少次”？我知道如何对用户进行分组，只取已经完成A和B的用户，并对发生的A的数量进行平均，但是限制第一次出现的B似乎很困难。我认为我实际上可以通过将10个左右看起来令人讨厌的查询串在一起来做到这一点，但我想知道是否有一种我不知道的
我在每行输入中都有一条记录，每条记录大约有10个字段。首先，我按三个字段(field1,field2,field3)对记录进行分组，因此一个mapper/reducer负责一个唯一的组(基于三个字段)。在每个组中，我根据另一个整数字段timestamp对记录进行排序，并通过添加另一个字段用相同的标签aTag标记组中的每个记录。假设在mapper#1中，我将一个排序组标记为aTag，在mapper#2中，我标记了另一个组(一个不同的组，因为我最初根据三个字段对记录进行了分组)具有相同的标签aTag。现在，如果我根据标签字段对记录进行分组(即，在不同的映射器中对组进行分组)，我注意到每个组
这里是部分代码(在这部分已经测试之前省略了代码)data3=FOREACHdata2GENERATEgroup,SUM(data1.cpc)ascost:int;data4=ORDERdata3BYcostASC;DESCRIBEdata4;结果没有问题:data4:{group:chararray,cost:int}但是，如果我改变DESCRIBEdata4到DUMPdata4，会导致错误:2014-06-1117:22:26,525ERRORorg.apache.pig.tools.pigstats.SimplePigStats:ERROR:java.lang.RuntimeExc
我们有一个小型的关键hadoop-hawq系统集群。我们必须读取一个外部表。即从ext_table中选择*但是当我在Hawq中发出关于以下错误的投诉时:ErrorHawqcomplaintsfor:missingdataforcolumn"SoldToAddr2"我们尝试了以下操作:我们尝试在ext_table定义的格式子句中使用不同的特殊字符:forex:CREATEREADABLEEXTERNALTABLEext_table("ID"INTEGER,timetimestamp,"Customer"char(7),"Name"varchar,"ShortName"char(10),"
我在查询中得到一个java.lang.IllegalArgumentException:UnrecognizedHadoopmajorversionnumber:3.1.0exception。这是查询:WITHt1as(select*frombrowserdatajoincitydataoncityid=id),t2as(selectuap.deviceasdevice,uap.osasos,uap.browserasbrowser,nameascitynamefromt1lateralviewParseUserAgentUDTF(UserAgent)uapasdevice,os,br
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
有两个json，第一个json有更多的列，并且总是超集。valdf1=spark.read.json(sqoopJson)valdf2=spark.read.json(kafkaJson)除了操作:我喜欢在df1和df2上应用except操作，但是df1有10列，而df2只有8列。如果手动从df1中删除2列，则except将起作用。但是我有50多个表/json，需要对所有50组表/json执行EXCEPT。问题:如何从DF1中仅选择DF2(8)列中可用的列并创建新的df3？所以df3将拥有来自df1的有限列的数据，并且它将与df2列匹配。 最佳答案
我看到了使用@Order注释的代码。我想知道这个注解对于SpringSecurity或SpringMVC有什么用处。这是一个例子:@Order(1)publicclassStatelessAuthenticationSecurityConfigextendsWebSecurityConfigurerAdapter{@AutowiredprivateUserDetailsServiceuserDetailsService;@AutowiredprivateTokenAuthenticationServicetokenAuthenticationService;}如果我们不使用这个注解，上
我看到了使用@Order注释的代码。我想知道这个注解对于SpringSecurity或SpringMVC有什么用处。这是一个例子:@Order(1)publicclassStatelessAuthenticationSecurityConfigextendsWebSecurityConfigurerAdapter{@AutowiredprivateUserDetailsServiceuserDetailsService;@AutowiredprivateTokenAuthenticationServicetokenAuthenticationService;}如果我们不使用这个注解，上
