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hadoop - Apache-PIG 脚本 : ERROR Invalid field projection on joined variable

我创建的Pig脚本有效,除非我尝试在我加入的字段上使用GENERATE。cc_data=LOAD'default.complaint1'USINGorg.apache.hive.hcatalog.pig.HCatLoader();cc2_data=LOAD'default.complaint2'USINGorg.apache.hive.hcatalog.pig.HCatLoader();combined=joincc_databycomplaintid,cc2_databycomplaintid;如果我对我的组合执行DESCRIBE,它会显示如下:合并:{cc_data::datere

hadoop - Mapside Join 和 Reduce side join 可以有不同的 O/P

以下代码存在于PROD中并且每天运行,我正在尝试对其进行优化。我看到设置hive.auto.convert.join=FALSE;正在让它执行一个Reducesidejoin,它运行2.5小时并产生2324381条记录的行数。如果我设置hive.auto.convert.join=TRUE;然后它执行Map端连接并仅运行20分钟并生成5766529条记录的行数。我需要知道为什么行数不同,这是否正确?行数不同可以吗?我的印象是,无论发生哪个连接,O/P或查询都应该保持不变。在这两种情况下,源数据都保持不变,而且对于我正在更改的配置单元设置,所有其他条件都是相同的。INSERTOVERWR

hadoop - Map side join in Hadoop失去数据局部性优势?

我的问题与Hadoop中的Mapsidejoin有关。前几天我正在阅读ProHadoop我不明白以下句子“map-sidejoin提供了一个框架,用于对多个排序的对象执行操作数据集。虽然连接中的单个maptask失去了数据局部性的大部分优势,由于消除减少阶段和/或大大减少了reduce所需的数据量。”如果排序后的数据集存储在HDFS上,它怎么会失去数据局部性的优势?Hadoop中的作业跟踪器不会在数据集block本地化的同一位置运行任务跟踪器吗?请纠正我的理解。 最佳答案 这个说法是正确的。您不会丢失所有数据局部性,但会丢失其中的一

hadoop - 使用 JOIN 优化 Hive 查询,拥有百万条记录

我有2个表-bpm_agent_data-40Millionrecords,5Columnsbpm_loan_data-20Millionrecords,5Columns现在我在Hive中运行了一个查询-selectcount(bpm_agent_data.AgentID),count(bpm_loan_data.LoanNumber)frombpm_agent_dataJOINbpm_loan_datawherebpm_loan_data.id=bpm_agent_data.id;这需要很长时间才能完成。在HIVE中编写查询的理想方式应该是什么,这样Reducer就不会花费太多时间。

mysql - 对非常大的 INNER JOIN SQL 查询进行分区

sql查询是相当标准的内部连接类型。例如,比较n个表以查看所有n个表中存在哪些customerId将是一个基本的WHERE...AND类型查询。问题是表的大小超过1000万条记录。数据库是非规范化的。规范化不是一种选择。查询要么需要很长时间才能完成,要么永远不会完成。我不确定它是否相关,但我们正在将springxd作业模块用于其他类型的查询。我不确定如何划分此类作业,以便它可以并行运行,从而花费更少的时间,因此如果步骤/子部分失败,它可以从中断的地方继续。具有类似问题的其他帖子建议使用数据库引擎之外的替代方法,例如在代码中实现LOOPJOIN或使用MapReduce或Hadoop,我从

sql - HQL left outer join 用于查找一个表中存在而另一个表中不存在的记录

我有两个具有相同列的表,我想找出第一个表中存在但第二个表中不存在的记录。两个表之间的键由三列组成。我正在编写如下所示的Hive查询:*Selecta.x,b.yfromtable_1aleftouterjointable_2bona.c1=b.c1anda.c2=b.c2anda.c3=b.c3whereisnull(b.c1)orisnull(b.c2)orisnull(b.c3);*这个查询是否正确?如果table_1中有100条记录,其中50条记录与table_2匹配,则结果将包含table_1中剩余的50行或更多行,因为我对多个属性进行连接并在where条件下使用“OR”。

apache-spark - 如何在 "force"Hive on Spark 中使用 Map Join?

HiveonSpark不使用Map-Join查询View,该View对多个表进行联合。当使用MR引擎进行相同的查询时,使用Map-Join。我尝试按照Cloudera的建议设置各种Spark设置-https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-13-x/topics/admin_hos_oview.html#dpp_in_hos我使用的View是一些表的简单联合,这些表都具有相同的结构并已分区。View是这样创建的:createviewmyViewasselect*fromtbl1unionallselect*fromtbl2un

hadoop - 从 Hadoop 集群中运行 web-fetch

博客文章-http://petewarden.typepad.com/searchbrowser/2011/05/using-hadoop-with-external-api-calls.html-建议从Hadoop集群内部调用外部系统(查询twitterAPI或抓取网页)。对于我目前正在开发的系统,有快速和慢速(批量)子系统。数据是从Twitter的API中获取的——也用于快速、单独的检索。这可能是每天数十万(甚至数百万)个外部请求。还检索网页内容以进行进一步处理-至少具有相同规模的请求。除了对外部源的潜在副作用(更改数据以使其在下一个请求中有所不同)之外,以这种方式使用Hadoop

hadoop - 错误消息 : "offset (0) + length (4) exceed the capacity of the array: 2" while fetching data from HBase

由于上述错误,我基于tomcat的RESTAPI应用程序无法处理请求。我在尝试从HBase检索数据时遇到错误。我使用RESTFul网络服务作为我的界面。我正在使用包含HBase0.98.6的CDH5.3.1。有谁知道如何解决这个问题?在此处输入代码错误详情:错误信息:“偏移量(0)+长度(4)超出数组的容量:2” 最佳答案 也许您需要更改一些架构类型规范?我得到这个错误,除了offset(0)+length(4)exceedthecapacityofthearray:1。这是因为缺少相关列的值,我假设1个字节表示空值。在Java中使

hadoop - PIG Latin 中的 JOIN 条件

SQLSELECTm.x,m.y,n.a,n.bfrommydata1m,mydata2nWHEREm.x=n.aANDm.y>=n.ypigA=LOAD'mydata1'AS(x:int,y:datetime);B=LOAD'mydata2'AS(a:int,b:datetime);我现在需要使用上述sql条件连接两个表。我将如何使用连接条件在PIG中实现上述逻辑? 最佳答案 试试这个:A=LOAD'mydata1'AS(x:int,y:datetime);B=LOAD'mydata2'AS(a:int,b:datetime);C