从命令行使用pig我可以使用b=过滤a(desc匹配'.XZY。')；并得到我期望的结果......但是当我使用c=foreachaGENERATE(descmatches'.RFNC.'?'yes':'no');我得到所有的'不'我有语法问题还是这个语句在GENERATE内部不合法？ 最佳答案 您的匹配代码应该如下所示:c=foreachaGENERATEdescmatches'.*RFNC.*'?'yes':'no'asmatch_result;更多信息请查看here 关于hadoo

我从未见过没有GENERATE的PigLatin中的FOREACH示例。是否所有FOREACH语句都需要GENERATE？ 最佳答案 来自FOREACH的语法,GENERATEblock是FOREACH的一部分，您可以选择简单block或嵌套block。所以答案是肯定的，所有FOREACH都需要GENERATE。alias=FOREACH{gen_blk|nested_gen_blk}[ASschema]; 关于hadoop-ApachePigFOREACH是否需要GENERATE？，我

我已经从git构建了hive-jdbc，并尝试执行基本的jdbc查询来获取结果集。由于某种原因，查询抛出以下异常。16/07/0122:08:12INFOUtils:Suppliedauthorities:localhost:1000016/07/0122:08:12INFOUtils:Resolvedauthority:localhost:1000016/07/0122:08:12DEBUGTSaslTransport:openingtransportorg.apache.thrift.transport.TSaslClientTransport@5536088816/07/0122

我正在使用Hadoop处理一组“大”行分隔的完整句子。我开发了一个映射器，它应用了一些我最喜欢的NLP技术。我在原始句子集上映射了几种不同的技术，我在缩减阶段的目标是将这些结果收集到组中，以便组中的所有成员共享相同的原始句子。我觉得使用整个句子作为键是个坏主意。我觉得生成句子的一些哈希值可能行不通，因为键的数量有限(不合理的信念)。谁能推荐为每个句子生成唯一键的最佳想法/做法？理想情况下，我想保持顺序。但是，这不是主要要求。Aντο, 最佳答案 标准哈希应该可以正常工作。大多数哈希算法的值空间远大于您可能要处理的句子数量，因此发生冲

我正在尝试插入具有动态分区的配置单元表。同一查询在过去几天一直运行良好，但现在出现以下错误。DiagnosticMessagesforthisTask:java.lang.RuntimeException:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException:HiveRuntimeError:Unabletodeserializereduceinputkeyfromx1x128x0x0x46x234x240x192x148x1x68x69x86x50x0x1x128x0x104x118x1x128x0x0x46x234x240x192x148

在我们的环境中，我们无法访问Hive元存储来直接查询。我需要为一组表动态生成表名、列名对。我试图通过对所有表的文件运行“describeextended$tablename”并从文件中选取表名和列名对来实现这一点。除了这种方式，还有其他更简单的方法吗？想要的输出是这样的table1|col1table1|col2table1|col3table2|col1table2|col2table3|col1 最佳答案 此脚本将为单个表以所需格式打印列。AWK从describe命令解析字符串，只接受column_name，用“|”连接和tab

我正在尝试使用distcp在两个hadoop集群之间移动数据。大量的小文件需要移动大量的数据。为了让它更快，我尝试使用-strategydynamic，根据文档，它“允许更快的数据节点比更慢的节点复制更多的字节”。我将映射器的数量设置为400。当我启Action业时，我看到此错误:java.io.IOException:使用splitRatio:2、numMaps:400创建的block太多。减少numMaps或降低拆分比率以继续。当我用谷歌搜索时，我找到了这个链接:https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-5402在这个链接中，作

我已经启动了一个具有以下配置的spark作业:--masteryarn--deploy-modecluster--confspark.scheduler.mode=FAIR--confspark.dynamicAllocation.enabled=true--confspark.dynamicAllocation.maxExecutors=19--confspark.dynamicAllocation.minExecutors=0它运行良好并成功完成，但在检查sparkhistoryui后，这是我看到的:我的问题是(我关心的是理解而不是解决方案):如果没有任务可做，为什么spark会请

谁能带我了解使用从DDL生成的类读写数据的基本工作流程？我已经使用DDL定义了一些类似结构的记录。例如:classCustomer{ustringFirstName;ustringLastName;ustringCardNo;longLastPurchase;}我编译它以获得一个Customer类并将其包含到我的项目中。我可以很容易地看到如何将其用作映射器和缩减器的输入和输出(生成的类实现了可写)，但看不到如何将其读取和写入文件。org.apache.hadoop.record包的JavaDoc谈到以二进制、CSV或XML格式序列化这些记录。我该怎么做呢？假设我的reducer生成In

我需要为关联规则挖掘生成综合数据集，以便将我的算法的性能与现有算法进行比较。我下载了IBMQuestDatagenerator，但不知道如何使用论文中使用的相同参数生成数据集。比如如何生成T40I10D100K.datT40I10D1000K.dat,T10I4D100K.datT25I10D10k.data数据集？T、I、D是什么意思，使用发电机时如何设置这些参数？帮助输出如下。hduser@master:~$./genlit-helpCommandLineOptions:-ntransnumber_of_transactions(in1000's)(default:1000)-tl