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sql - 如何在 hive sql 中获取每个组的最大 row_number()

在配置单元SQL中使用row_number(),我可以通过在where子句中选择1来过滤重复项/选择id的第一个实例,如下所示。我在这里需要的是如何找到每个组中的最后一个实例。select*from(selectc1,c2,c3,c4,c5,id,row_number()over(partitionbyidORDERBYid)asseqfromtable)ascntwhereseq=1;我的要求是,例如,如果id1212有3个实例,而1313有5个实例,如下表所示,我可以使用上面的查询并通过在where子句中选择1来仅获取一个实例。但是我想要下面的id12123和5id1313。c1,

hadoop - 亚马逊电子病历 : Set unique number of mappers and reducers per EMR instance

我正在运行一个具有M个核心实例和N个任务实例的AmazonEMR集群。我的作业每天运行多次并且对时间敏感,因此我保持M核心实例24/7全天候运行,这样我就没有与S3之间的数据传输开销。N个任务节点正在根据需要动态启动和终止。M个核心节点为c1.mediums,N个任务节点为m2.xlarge。有没有办法为每个实例配置mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum?对于我想要的核心节点:mapred.tasktracker.map.tasks.maximum=2mapred.task

date - hive cast string to date in 'dd/MMM/yyyy' format order by and group by issue

我将日期存储为[27/Feb/2016:00:24:31+0530]。我想要27/Feb/2016中的日期格式,并且还想按它排序。我试过了this解决方案,但它以2016-02-27形式返回,并且也正确排序。SELECTTO_DATE(FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(SUBSTR(time,2,11),'dd/MMM/yyyy')))ASreal_date,urlFROMcleanned_logsORDERBYreal_dateASC;为了获得所需的格式,我尝试使用date_format()函数。它在1.2.1中不可用,所以我从1.0.1切换到它。SELECT

hadoop - "hadoop namenode -format"目录格式错误

我正在尝试在CentOS6.3上安装Hadoop1.1.2.21我已经在/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml文件中配置了dfs.name.dirdfs.name.dir/mnt/ext/hadoop/hdfs/namenode但是当我运行“hadoopnamenode-format”命令时,它会格式化/tmp/hadoop-hadoop/dfs/name。我错过了什么? 最佳答案 我遇到了这个问题并解决了它。所以更新这个答案。确保您的环境变量HADOOP_CONF_DIR指向可以找到所有用于配置的xml文件的

datetime - 转换日期时间字符串 (3/24/2017 10 :00:00 PM) to (3-24-2017 22:00:00) hive i. e convert from 12 hour to 24 hour format

我在配置单元表中有一个数据类型为字符串的日期时间字段。看起来如下:datetime3/24/201710:00:00PM尝试将其转换为hive所需的正确格式,还尝试将AM/PM删除为24小时格式,但无济于事。selectfrom_unixtime(unix_timestamp(datetime,'mm-dd-yyyyHH:MM:SS'))fromtest_table 最佳答案 您可以使用以下命令实现此目的:selectfrom_unixtime(unix_timestamp(datetime,'MM/dd/yyyyhh:mm:ssa

python-2.7 - java.io.IOException : Broken pipe on increasing number of mappers/reducers, 很多

我在6个节点的hadoop集群上运行MapReduce作业,配置了4个映射任务和10个缩减任务。Mapper/Reducer在增加map/reduce任务数量时失败很多,如下所示,我遇到以下错误:标准错误日志java.lang.RuntimeException:PipeMapRed.waitOutputThreads():subprocessfailedwithcode143atorg.apache.hadoop.streaming.PipeMapRed.waitOutputThreads(PipeMapRed.java:362)atorg.apache.hadoop.streamin

hadoop - hadoop namenode -format 命令查询

在执行“hadoopnamenode-format”时,出现以下消息。Re-formatfilesysteminStorageDirectory/opt/data/temp/dfs/name?(YorN)这里应该给什么?"is"或“否”。如果给定Y,它会丢失HDFS中的数据吗? 最佳答案 仅当dfs.namenode.name.dir已经存在时才会提示此问题,即目录已经格式化或现有目录映射到dfs.namenode.name.dir.如果您希望再次重新格式化,请输入YelseN。在给出Y时,目录将被格式化,删除所有现有的元数据(fs

java - 在 hadoop 安装期间尝试执行命令 "hdfs: command not found"时出现 "hdfs namenode -format"

完整的错误陈述:Nocommand'hdfs'found,didyoumean:Command'hfs'frompackage'hfsutils-tcltk'(universe)Command'hdfls'frompackage'hdf4-tools'(universe)hdfs:commandnotfound 最佳答案 您的HDFS安装可能有问题,请尝试在命令中提供hdfs的完整路径。/path/to/dir/hdfsnamenode-format路径取决于您的操作系统和您使用的hadoop发行版等。使用locate或find。如

apache-spark - Spark RDD : partitioning according to text file format

我有一个包含数十GB数据的文本文件,我需要从HDFS加载它并将其并行化为RDD。此文本文件使用以下格式描述项目。请注意,字母字符串不存在(每行的含义是隐含的)并且每行可以包含空格以分隔不同的值:0001(id)100010002000(dimensions)0100(weight)0030(amount)0002(id)111010005000(dimensions)0220(weight)3030(amount)我认为并行化此文件的最直接方法是将其从本地文件系统上传到HDFS,然后通过执行sc.textFile(filepath)创建一个RDD。但是,在这种情况下,分区将取决于与文件

Hadoop MapReduce : default number of mappers

如果我不指定映射器的数量,如何确定该数量?是否有从配置文件(例如mapred-site.xml)中读取的默认设置? 最佳答案 在Chris上面添加的内容上添加更多内容:映射的数量通常由输入文件中的DFSblock数量决定。虽然这会导致人们调整他们的DFSblock大小来调整map的数量。map的正确并行级别似乎是大约10-100个map/节点,尽管对于非常cpu-lightmaptask,这可以达到300左右。任务设置需要一段时间,因此最好至少花一分钟时间执行map。您可以通过修改JobConf的conf.setNumMapTask