运行此配置单元脚本时出现以下错误。INSERTOVERWRITETABLEfoo_testPARTITION(ds='${DAY}')SELECTdt1.time,dt1.line_id,dt1.foo_id,dt1.bar_codeFROMtest_logsdt1JOIN(SELECTMIN(time)asfoo_time,line_id,foo_idFROMtest_logsWHERE(ds>='2015-02-10')ANDds='2015-02-10')ANDdt1.ds如何在没有错误的情况下运行此配置单元脚本？ 最佳答案

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

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

我正在尝试将数据框另存为外部表，它将使用spark和可能使用hive进行查询，但不知何故，我无法使用hive查询或查看任何数据。它适用于spark。重现问题的方法如下:scala>println(spark.conf.get("spark.sql.catalogImplementation"))hivescala>spark.conf.set("hive.exec.dynamic.partition","true")scala>spark.conf.set("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict")scala>spark.conf.s

我想根据col2中的条件，并在操作col2之后，通过拆分两个元组(或Pig中的任何名称)来运行Pig脚本，进入另一列，比较两个被操纵的元组并进行额外的排除。REGISTER/home/user1/piggybank.jar;log=LOAD'../user2/hadoop_file.txt'AS(col1,col2);--log=LIMITlog1000000;isnt_filtered=FILTERlogBY(NOTcol2=='Somevalue');isnt_generated=FOREACHisnt_filteredGENERATEcol2,col1,RANDOM()*1000

我有一个安装了四个外部磁盘的azure虚拟机。df-hFilesystemSizeUsedAvailUse%Mountedon/dev/sda129G28G0100%/none4.0K04.0K0%/sys/fs/cgroupudev1.7G12K1.7G1%/devtmpfs345M460K344M1%/runnone5.0M05.0M0%/run/locknone1.7G01.7G0%/run/shmnone100M0100M0%/run/usernone64K064K0%/etc/network/interfaces.dynamic.d/dev/sdb1133G31G96G25%

我有包含以分号分隔的记录的csv文件。每行是一条记录。每条线包含图的边信息。这意味着一行看起来像下面这样:Node_X;Node_Y;5它被解释为权重为5的节点x和y之间的边或链接。我的映射器获得此输入。现在我想要实现的是使用节点聚合信息。以下示例说明了我的场景:Node_X;Node_Y;5Node_X;Node_Z;10Node_X;Node_A;60Node_Y;Node_A;20那么节点的结果应该是:Node_X;75;Node_Y;25;Node_A;80我想收集所有不同的节点并将它们与其他节点的权重之和作为权重。在我的映射器中，我可以读取边缘信息:Node_X;Node_A

当我尝试使用命令运行Scalding教程(https://github.com/Cascading/scalding-tutorial/)时配置ssh和rsync之后:$scripts/scald.rb--hdfstutorial/Tutorial0.scala我收到以下错误:com.twitter.scalding.InvalidSourceException:[com.twitter.scalding.TextLineWrappedArray(tutorial/data/hello.txt)]Dataismissingfromoneormorepathsin:List(tutori

我有一个看起来像这样的输入数据:3070801,1963,1096,,"BE","",,1,,269,6,69,,1,,0,,,,,,,3070802,1963,1096,,"US","TX",,1,,2,6,63,,0,,,,,,,,,3070803,1963,1096,,"US","IL",,1,,2,6,63,,9,,0.3704,,,,,,,3070804,1963,1096,,"US","OH",,1,,2,6,63,,3,,0.6667,,,,,,,3070805,1963,1096,,"US","CA",,1,,2,6,63,,1,,0,,,,,,,3070806,196

我有一个在yarn集群上运行并使用databricks库将csv转换为parquet的spark代码。当csv源是hdfs时它工作正常。但是当csv源不是hdfs时(通常是这种情况)，我遇到了这个异常。它不应该发生，因为相同的代码适用于hdfscsv源。问题的完整链接:https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-19344 最佳答案 如评论中所述。当文件位于驱动程序节点上，但节点无法访问时，读取将失败。当使用读取输入文件时(例如spark2.0中的spark.read)，所有执行程序节点都