我有一个大小为136MB的输入文件，我启动了一些WordCount测试，我只监控一个映射器。然后我在我的hdfs-site.xml中将dfs.blocksize设置为64MB并且我仍然得到一个映射器。我做错了吗？ 最佳答案 dfs.block.sizeisnotaloneplayingaroleandit'srecommendednottochangebecauseitappliesgloballytoHDFS.Splitsizeinmapreduceiscalculatedbythisformulamax(mapred.min.s
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
我正在spark-shell中测试以下脚本-分区表的单分区扫描。vals=System.nanoTimevarq=s"""select*frompartitioned_tablewherepart_column='part_column_value'"""spark.sql(q).showprintln("Elapsed:"+(System.nanoTime-s)/1e9+"seconds")第一次执行大约需要30秒，而所有后续执行大约需要2秒。如果我们看一下运行时统计信息——在第一次执行之前还有两个额外的作业看起来有1212个阶段的作业扫描表中的所有分区(分区总数1199，该表的HD
我正在尝试在ApachePig中编写用于矩阵加法的代码。matrixM=LOAD'Mmatrix.txt'USINGPigStorage(',')AS(i,j,v);matrixN=LOAD'Nmatrix.txt'USINGPigStorage(',')AS(i,j,v);unionres=UNIONmatrixM,matrixN;DUMPunionres;res=GROUPunionresBY(i,j);DUMPres;ILLUSTRATEres;final_res=FOREACHresGENERATEgroup.$0ASi,group.$1ASj,SUM(unionres.v)A
如果我查询RDBMS以获取我收到的时间戳:2015-03-3000:00:00在我将它作为bigint列导出到Hive表后，我得到1427673600000(cast(tsastimestamp)gives2015-03-3002:00:00)。即当前本地时区(带夏令时)已应用于时间戳。如果我想与数据库中的内容保持一致，如何将导出的时间戳存储在Hive中？我是否需要始终将时间戳存储为Hive中的UTC格式，所以在这种情况下，我需要从我得到的时间中减去2小时然后我必须在查询期间应用当前时区(使用from_utc_timestamp)？如何考虑夏令时(GMT+1和GMT+2)？什么是最佳实
我正在尝试使用条件查询在Spark中进行快速扩充。我有两个键/值数据集:“事件数据”和“session映射”。“session映射”用于找出谁在两个时间戳之间使用给定的IP。“事件数据”是大量事件的集合，具有IP和时间戳，需要与“session映射”相关联以丰富用户名。是否有一种有效的方法可以根据Spark中的session映射或其他方式丰富事件数据？sessionmap:(IP,start_time,end_time)->Name(192.168.0.l,2016-01-0110:00:00,2016-01-0122:00:00)->John(192.168.0.l,2016-01-
如果在使用--query参数给出的选择查询中执行连接/聚合，Sqoop是否运行reducer？或者在Sqoop中是否存在同时运行映射器和缩减器的情况？Documentation指定每个映射任务都需要执行查询的副本，结果按Sqoop推断的边界条件进行分区。$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？
问题陈述:-我需要比较两个表Table1和Table2，它们都存储相同的内容。所以我需要将Table2与Table1进行比较，因为Table1是需要进行比较的主表。因此，在比较之后，我需要报告Table2存在某种差异。这两个表有很多数据，大约TB的数据。所以目前我已经编写了HiveQL来进行比较并取回数据。所以我的问题是，就PERFORMANCE而言，编写CUSTOMMAPPER和REDUCER来完成此类工作或HiveQL哪个更好>我写的会很好，因为我将在数百万条记录上加入这两个表。据我所知，HiveQL在内部(在幕后)生成优化的自定义map-reducer并提交执行并取回结果。
