我正在尝试使用HBase表('test_table)作为源创建Hive外部表。HBase表是在HBase命名空间“test_namespace”下创建的。在应用程序的其他部分，我使用以下语法访问表test_namespace:test_table或hbase://test_namespace:test_table按照同样的方法我创建了一个配置单元脚本CREATEEXTERNALTABLEIFNOTEXISTSTEST_INDIVIDUAL(keystring,teststring,photostring,locationstring)STOREDBY'org.apache.hadoop
我在Hive中使用以下命令。并得到正确的结果。selectacct_id,collect_list(expr_dt)fromexperiences>groupbyacct_id;输出:900["2015-03-31"]707["2015-03-31","2014-12-10"]903["2015-03-31"]-435["2015-03-31"]718["2015-03-31","2014-06-03"]我想获取每个帐户的最大日期。当我尝试执行以下查询时出现错误。selectacct_id,max(collect_list(expr_dt))fromexperiences>groupb
当我编写流数据时显示此错误时，我正在学习结构化流CountQuery:org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQuery=org.apache.spark.sql.execution.streaming.StreamingQueryWrapper@604770e3org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQueryException:QueryCount[id=4ce8572a-24c9-4cde-97e4-051426cbb15e,runId=59c60d53-73ee-43a4-8792-d5907a88
在我们的HDFS集群的一个边缘节点上设置drill后，我无法读取任何hdfs文件。我可以从本地文件查询数据(只要它们位于具有777权限的文件夹中)但是从hdfs查询数据失败并出现以下错误:Error:RESOURCEERROR:Failedtocreateschematree.[ErrorId:d9f7908c-6c3b-49c0-a11e-71c004d27f46onserver-name:31010](state=,code=0)查询:0:jdbc:drill:zk=local>select*fromhdfs.`/names/city.parquet`limit2;从本地文件查询工
我需要在表服务中转换列服务名称，然后合并值。services:useridservicename1A2B2C3B1C45C我正在尝试的查询是SELECTuserid,COALESCE(a,b,c)ASservicenameFROM(SELECTuserid,concat_ws('',a)ASa,concat_ws('',b)ASb,concat_ws('',c)AScFROM(SELECTuserid,collect_list(a.group_map['A'])ASa,collect_list(a.group_map['B'])ASb,collect_list(a.group_map[
我正在使用SQOOP增量更新将表从SQL服务器加载到HBase表。但是SQL表中的空值不会导入到HBase中。我知道Hbase不支持空值，并且包含空值的字段不会出现在Hbase中。但我担心的是，当某个特定列对大多数记录具有空值时，即使该字段中存在某些记录的值，也会被跳过。以下是SQL表结构CREATETABLE[dbo].[user_test]([user_id][nvarchar](20)NOTNULL,[user_name][nvarchar](100)NULL,[password][varchar](128)NULL,[created_date][datetime2](7)NUL
我目前正在使用PySpark并在包含大约6亿条记录的表上运行查询。该表本身约为300gb。我的查询看起来像这样:selectf1,collect_list(struct(f2,f3))asfdatafromtablegroupby1目前，我收到此错误:#java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace#-XX:OnOutOfMemoryError="kill-9%p"#Executing/bin/sh-c"kill-91010"...Killed另一件事是(f2,f3)元组的分布不均匀。一些f1可能有100k个这样的元组，而其他一些f1可能只有5个。我怀
我有一个微型Hadoop集群，它有5个数据节点和1个名称节点，所有4核/4线程机器每个都有4GB内存，除了一个数据节点有8GB内存。他们都在运行RHEL6x86_64。HBase版本为1.2，Phoenix版本为4.14我正在通过Phoenix查询服务器和“瘦”JDBC客户端连接到ApachePhoenix。Phoenix查询服务器在名称节点上运行。我正在尝试更新插入约2000个元组，每10分钟约25列，该表已经插入了超过200万个元组，但有时我会收到以下形式的异常:Causedby:java.lang.OutOfMemoryError:unabletocreatenewnativet
hive>CREATETABLErecords(yearSTRING,temperatureINT,qualityINT)>ROWFORMATDELIMITED>FIELDSTERMINATEDBY'\t';FAILED:ExecutionError,returncode1fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask.MetaException(message:file:/user/hive/warehouse/recordsisnotadirectoryorunabletocreateone)如何解决错误？/user/hive/warehous
在测试我的ApacheSpark应用程序时，我想进行一些集成测试。出于这个原因，我创建了一个本地spark应用程序(启用了配置单元支持)，在其中执行测试。如何在每次测试后清除derbyMetastore，以便下一次测试再次拥有干净的环境。我不想做的是在每次测试后重新启动spark应用程序。是否有任何最佳实践可以实现我想要的？ 最佳答案 我认为为集成测试引入一些应用程序级逻辑打破了集成测试的概念。从我的角度来看，正确的方法是为每个测试重新启动应用程序。无论如何，我相信另一种选择是为每个测试启动/停止SparkContext。它应该清除
