我正在运行的某个作业需要在处理一些大型HDFS文件之前从数据库(MySQL，尽管这不是很相关)收集一些元数据。此元数据将添加到文件中的数据中，并传递到后面的映射/合并/缩减阶段。我想知道放置此查询的“正确”位置可能在哪里。我需要元数据在映射器开始时可用，但将它放在那里似乎是多余的，因为每个映射器都将执行相同的查询。我如何(如果有的话)执行一次此查询并在所有映射器之间共享其结果？是否有一种通用方法可以在执行任务的所有节点之间共享数据(除了将其写入HDFS之外)？谢谢。 最佳答案 您可以在主函数中进行MYSql查询，查询结果可以存储在字

我正在尝试将MySQL数据库导入Hive以根据Blog分析大型MySQL数据有几种方法可以做到这一点非实时:Sqoop实时:MySQL的Hadoop应用程序所以我决定采用“非实时”方法，并且我设置了具有4个节点的Hadoop集群、Sqoop和Hive，它们在以下版本中运行良好名称版本ApacheHadoop2.6.0ApacheHivehive-0.14.0ApacheSqoopsqoop-1.4.5.bin__hadoop-2.0.4-alpha现在，当我尝试使用以下命令导入数据时导入命令sqoop-import-all-tables--verbose--connectjdbc:my

我使用命令CREATEDATABASEFIRST_DB;在HIVE中创建了一个数据库，并创建了一个数据库。然后我在其中创建了几个表，它正在查找。名为FIRST_DB.db的目录是在我的hdfs仓库位置创建的。然后我退出我的HIVEshell。第二天，当我启动我的HIVE并尝试使用命令USEFIRST_DB;进行连接时，它给出了一个错误:SemanticException[error10072]:databasedoesnotexistFIRST_DB但是当我检查我的hdfs时，FIRST_DB.db存在并且其下的表也存在。即使在我退出HIVEsession后，请帮助我永久设置此数据库。

我们能否定义一种方法来决定是否应该进行分桶或分区？ 最佳答案 通常Hive中的分区提供了一种将Hive表数据分离到多个文件/目录中的方法。但是分区在以下情况下会产生有效的结果，分区数量有限大小相当的分区但这可能并非在所有情况下都可行，例如当我们根据国家/地区等地理位置对我们的表进行分区时，一些较大的国家/地区将有较大的分区(例如:4-5个国家/地区本身贡献了总数据的70-80%)，其中小国家数据将创建小分区(世界上其余所有国家可能只占总数据的20-30%)。因此，在这些情况下，分区将不是理想的。为了克服过度分区的问题，Hive提供了

我在S3中有包含多行JSON(以换行符分隔)的文件。我想将这些文件转换为柱状格式以供AWSAthena使用我正在关注ConvertingtoColumnarFormatsguide要做到这一点，但是当转换为ORC时，S3中的分区约定将丢失。在这个例子中，如何在转换为parquets3的文件夹结构中保留dt分区？当我运行示例时，它只输出s3://myBucket/pq/000000_0而不是s3://myBucket/pq/dt=2009-04-14-04-05/000000_0这是设置接口(interface)以将JSON导入Hive表的HQL:CREATEEXTERNALTABLEi

出于个人兴趣，我尝试定义一个模拟AI，它基于他学到的信息和互联网搜索，以便提供比系统知道的更多的细节。我举了一个child的例子，当他出生时他需要学习一切，他听到了很多然后提出了一些答案。他的妈妈/爸爸告诉他答案是否合适。为了做到这一点，我想在hadoop系统中存储大量聊天对话并解析所有这些对话以确定哪些是最常给出的答案。为此，我想构建一个神经元数据库，其中包含具有确定答案的对话类型。所以我的问题是我可以在互联网上的某个地方合法地找到一个或多个任何格式的聊天/对话数据库吗？(文件、数据库、csv、...)我拥有的最多的数据就是能够正确确定答案的机会；)感谢您的帮助和欢呼，弗雷德里克PS

我正在尝试使用以下查询进行多次插入。Fromkiran.employee_partepinsertoverwritetablekiran.employee_ext_partpartition(pdept='gbm',pspm='ajay')selectep.id,ep.name,ep.dept,ep.skill,ep.sal,ep.mgr,ep.spm,ep.commentwhereep.pdept='gbm'andep.pspm='ajay'insertoverwritetablekiran.employee_ext_partpartition(pdept='rw',pspm='pr

我正在使用配置单元。当我使用INSERT查询编写动态分区并打开hive.optimize.sort.dynamic.partition选项(SEThive.optimize.sort.dynamic.partition=true)时，总是有单个每个分区中的文件。但是如果我关闭该选项(SEThive.optimize.sort.dynamic.partition=false)，我会遇到这样的内存不足异常。TaskAttempt3failed,info=[Error:Errorwhilerunningtask(failure):attempt_1534502930145_6994_1_01

我有一个巨大的txt数据存储，我想在其中收集一些统计数据。使用Hadoop流和Python我知道如何实现MapReduce以在单个列上收集统计信息，例如计算100个类别中的每个类别有多少条记录。我创建了一个简单的mapper.py和reducer.py，并将它们分别作为-mapper和-reducer插入到hadoop-streaming命令中。现在，我对如何实际处理更复杂的任务有点不知所措:除了上述类别(例如地理位置、类型、日期等)之外，还收集各种其他列的各种统计数据。所有这些数据都在同一个txt文件中。我是否将mapper/reducer任务链接在一起？我是否传递最初很长的键值对(

当我运行以下语句时出现错误Unrecognizedargument--hive-partition-key:sqoopimport--connect'jdbc:sqlserver://192.168.56.1;database=xyz_dms_cust_100;username-hadoop;password=hadoop'--tablee_purchase_category--hive_import--delete-target-dir--hive-tablepurchase_category_p--hive-partition-key"creation_date"--hive-pa