我已经安装了Hortonworkshdp3.0并配置了Zeppelin。当我运行spark或sql时，Zeppelin只显示默认数据库(这是Spark的默认数据库，位置为“/apps/spark/warehouse”，而不是Hive的默认数据库)。这可能是因为hive.metastore.warehouse.dir属性不是从hive-site.xml设置的，而zeppelin是从Spark配置(spark.sql.warehouse.dir)中选择的。我对spark也有类似的问题，这是由于spark-conf目录中的hive-site.xml文件，我能够通过将hive-site.xml

我使用默认配置的hadoop作业->本地文件系统上的本地模式没有使用我系统中的所有内核(16)->通过使用所有内核，我的意思是，我可以在各种实例中看到所有内核的事件。但是，我的CPU使用率[fromtop]从未超过200%，因此我在conf中更改了这些配置。mapred.tasktracker.map.tasks.maximum将其设置为8，mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum也将其设置为8。我的核心使用率仍然低于300%。如何通过使用所有核心从机器获得最大吞吐量？此外，我的文件大小约为1TB。这是作业运行的示例日志。我看到它在运行作业时创建了

我有一个Hadoop集群，我使用Hive进行查询，我想连接两个大表，其中一个有小桶，从我读到的内容来看，如果我将两个表都存储在连接键上，那会帮助性能。所以我的设置是:将连接键上的两个表分桶到相同数量的桶中，较小表的桶适合内存，设置hive.optimize.bucketmapjoin=true;运行以下查询:SELECT/*+MAPJOIN(a)*/count(*)FROMaJOINBONa.join_key=b.join_key;问题1:以上设置是否足以触发bucketmapjoin？问题2:我对bucketmapjoin的理解是它启动一个本地任务，为每个bucket创建哈希表，然后

我正在sqoop中进行基本尝试。我使用MySQL创建了一个数据库示例。我在“示例”数据库中创建了一个表customers，并向该表中插入了一些数据。在尝试使用sqoop将表导入hdfs时，我得到了Unknowndatabase'sample'，即使数据库存在。使用的sqoop命令:sqoopimport--connect"jdbc:mysql://localhost:3306/sample"--usernameroot--password123456--tablecustomers--target-dirhdfs:/sqoop/customers2-m1但是这个命令显示表客户:sqoo

我正在使用hbase-1.1.0.1和phoenix-4.4.0-HBase-1.1-bin版本。要运行SQL查询，我使用SQuirrelSQL客户端。Select*、Selectcount(*)、whereclause和子查询等简单查询工作正常，但JOIN操作根本不起作用。请帮我解决这个问题。 最佳答案 我找到了解决方案。实际上我犯了一个错误，我将“phoenix-core-4.4.0-HBase-1.1.jar”复制到我的hbase的lib目录中。当我用“phoenix-4.4.0-HBase-1.1-server.jar”替换

如果我查询RDBMS以获取我收到的时间戳:2015-03-3000:00:00在我将它作为bigint列导出到Hive表后，我得到1427673600000(cast(tsastimestamp)gives2015-03-3002:00:00)。即当前本地时区(带夏令时)已应用于时间戳。如果我想与数据库中的内容保持一致，如何将导出的时间戳存储在Hive中？我是否需要始终将时间戳存储为Hive中的UTC格式，所以在这种情况下，我需要从我得到的时间中减去2小时然后我必须在查询期间应用当前时区(使用from_utc_timestamp)？如何考虑夏令时(GMT+1和GMT+2)？什么是最佳实

我正在使用只有4个节点的hadoopCloudera系统，但磁盘空间很大(200TB)。在我的pig脚本中，我每月加载几个文件，每个文件的大小约为200Gb。我注意到，如果我在我的pig脚本中加载大约一年的数据，Pig会创建大约15k个mappers，整个过程大约需要3个小时(包括reduce步骤)。相反，如果我加载三年的数据(大约5TB)，那么Pig会创建大约30k个mappers，基本上所有节点在处理超过15次后都会变得不健康小时。我是不是遇到了瓶颈？或者我应该使用一些默认选项？我的pig脚本非常基本:我分组，我数数。非常感谢! 最佳答案

我正在尝试使用条件查询在Spark中进行快速扩充。我有两个键/值数据集:“事件数据”和“session映射”。“session映射”用于找出谁在两个时间戳之间使用给定的IP。“事件数据”是大量事件的集合，具有IP和时间戳，需要与“session映射”相关联以丰富用户名。是否有一种有效的方法可以根据Spark中的session映射或其他方式丰富事件数据？sessionmap:(IP,start_time,end_time)->Name(192.168.0.l,2016-01-0110:00:00,2016-01-0122:00:00)->John(192.168.0.l,2016-01-

如果在使用--query参数给出的选择查询中执行连接/聚合，Sqoop是否运行reducer？或者在Sqoop中是否存在同时运行映射器和缩减器的情况？Documentation指定每个映射任务都需要执行查询的副本，结果按Sqoop推断的边界条件进行分区。$sqoopimport\--query'SELECTa.*,b.*FROMaJOINbon(a.id==b.id)WHERE$CONDITIONS'\--split-bya.id--target-dir/user/foo/joinresults在上面的示例中，JOIN如何在首先使用$CONDITIONS对表进行分区的地方发生？

我正在运行ClouderaManager(免费版)，我到达了向导创建HiveMetastore数据库的地步。显示此错误并停止配置过程。使用/var/run/cloudera-scm-agent/process/40-hive-metastore-create-tables/hadoop-conf作为HADOOP_CONF_DIR我似乎找不到任何可能导致此问题的信息？到目前为止，一切都已正确配置，安装的一切以及用户名和密码都是正确的。有人以前见过这个错误吗？想法？错误日志:atsun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstanc