我有一个连接的数据帧，其中包含一个where子句，表明dataStampe在一个范围内:valstartTime=newTimestamp(NewDate.atStartOfDay.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC)*1000)valendTime=newTimestamp(NewDate.plusDays(1).atStartOfDay.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC)*1000)valjoinedTable=table1.join(table2,table1("date")===table1("key")&&....).where(
我正在尝试对集群中的多个文件运行一个简单的作业(wordcount示例)，但大多数map都失败了。当我引用任务日志时，我只看到这样的错误:ERROR[RMCommunicatorAllocator]org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.rm.RMContainerAllocator:Containercompleteeventforunknowncontaineridcontainer_1388066512888_0001_01_000026有什么想法吗？更新:我多次检查作业，有时由于map故障而失败，有时由于减少故障而在极少数情况下成功完成。但在任何情
我将SQLAlchemy与MySQL数据库一起使用，我想计算表中的行数(大约300k)。SQLAlchemycount函数的运行时间大约是直接在MySQL中编写相同查询的50倍。我做错了吗？#thistakesover3secondstoreturnsession.query(Segment).count()但是:SELECTCOUNT(*)FROMsegments;+----------+|COUNT(*)|+----------+|281992|+----------+1rowinset(0.07sec)速度差异随着表的大小而增加(在100k行下几乎看不到)。更新使用session
我将SQLAlchemy与MySQL数据库一起使用，我想计算表中的行数(大约300k)。SQLAlchemycount函数的运行时间大约是直接在MySQL中编写相同查询的50倍。我做错了吗？#thistakesover3secondstoreturnsession.query(Segment).count()但是:SELECTCOUNT(*)FROMsegments;+----------+|COUNT(*)|+----------+|281992|+----------+1rowinset(0.07sec)速度差异随着表的大小而增加(在100k行下几乎看不到)。更新使用session
我在对hdfs上的大约55个文件和总共1B条记录进行简单计数操作时遇到了很多麻烦。spark-shell和PySpark都因OOM错误而失败。我正在使用yarn、MapR、Spark1.3.1和hdfs2.4.1。(它在本地模式下也失败了。)我尝试遵循调整和配置建议，向执行程序投入越来越多的内存。我的配置是conf=(SparkConf().setMaster("yarn-client").setAppName("pyspark-testing").set("spark.executor.memory","6g").set("spark.driver.memory","6g").set
看看这些。0:jdbc:hive2>selectdistinctA_COLfromA_TABLEwhereA_COL='1999-05-04';+-------------+--+|A_COL|+-------------+--+|1999-05-04|+-------------+--+1rowselected(6.127seconds)0:jdbc:hive2>selectcount(*)fromA_TABLEwhereA_COL='1999-05-04';+------+--+|_c0|+------+--+|0|+------+--+1rowselected(4.206seco
我有一个带有event_time字段的文件，每条记录每30分钟生成一次，并指示事件持续了多少秒。示例:Event_time|event_duration_seconds09:00|80009:30|180010:00|270012:00|100013:00|1000我需要将连续的事件转换为一个具有持续时间的事件。输出文件应如下所示:Event_time_start|event_time_end|event_duration_seconds09:00|11:00|530012:00|12:30|100013:00|13:30|1000ScalaSpark中是否有一种方法可以将数据帧记录与
我对interval=week和min_doc_count=0进行了以下聚合{"aggs":{"scores_by_date":{"date_histogram":{"field":"date","format":"yyyy-MM-dd","interval":"week","min_doc_count":0}}}和日期过滤器从Jan-01-2015到Feb-23-2015{"range":{"document.date":{"from":"2015-01-01","to":"2015-02-23"}}}我预计Elasticsearch会填满七个星期，即使是空的并返回桶，但最终只有一个
Hadoop权威指南中提到了以下内容"Whatqualifiesasasmalljob?Bydefaultonethathaslessthan10mappers,onlyonereducer,andtheinputsizeislessthanthesizeofoneHDFSblock."但是在YARN上执行作业之前，它如何计算作业中没有映射器？在MR1中，映射器的数量取决于编号。输入split。YARN也一样吗？在YARN容器中是灵活的。那么有没有什么方法可以计算可以在给定集群上并行运行的最大映射任务数(某种严格的上限，因为它会让我粗略地了解我可以并行处理多少数据？)？
我是hadoop的新手。我已经完成了字数统计，现在我想做一个修改。我想获取文本文件中出现次数最多的单词。如果，正常的字数统计程序给出输出:a1b4c2我想编写只给我输出的程序b4这里是我的reducer函数::publicstaticclassReduceextendsReducer{intmax_sum=0;Textmax_occured_key;publicvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{intsum=0;for(IntWritableva
