可以使用hivehive.fetch.task.conversion参数在Hive中启用Fetch任务进行简单查询，而不是Map或MapReduce。请解释为什么Fetch任务比Map运行得快得多，尤其是在做一些简单的工作时(例如select*fromtablelimit10;)？在这种情况下，另外执行什么maptask？在我的例子中，性能差异快了20多倍。这两个任务都应该读取表数据，不是吗？ 最佳答案 FetchTask直接获取数据，而Mapreduce将调用mapreduce作业hive.fetch.task.conversio

我已经在HDFS中创建了外部表，在HAWQ中创建了内部表。我正在从SQLServer获取数据，使用talend进行etl处理流程就像SQLSERVER->外部表(PXFHAWQ)->内部表(HAWQ)在运行作业时出现以下错误错误:类型字符的值太长(50)(seg0slice1phds01.aa.com:40000pid=297176)详细信息:外部表podetails_stg0，pxf://PHD-HA/test/PoDetails_stg0.csv?profile=HdfsTextSimple的第17行，StockDes列我应该如何解决这个错误？ 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

请有人告诉我如何识别要重新抓取的URL中的更新？当页面要重新抓取时，我只想抓取页面的更新内容，而不是已经抓取的旧内容。提前致谢。普拉亚.. 最佳答案 我想你的意思是，只有当内容在服务器端被修改时，你才想重新抓取url。您希望nutch识别它，从而明智地决定是否获取内容。Nutch有维护页面的“上次修改”时间的概念，并且在重新抓取页面时将其存储而不投入使用。Theyknew它会节省磁盘空间和带宽，但不会因为其他小东西而引起人们的兴趣。Peoplehadraised这个问题，但我仍然没有看到nutch开发团队的任何Activity。Ef

如何在PIG中的foreach中实现以下目标:REL=foreachRELS{if(cnt==0)limited_result=NULL/Empty;elselimited_result=LIMITresultscnt;generatelimited_result.some_field;}我不能使用LIMIT，因为它会验证“cnt”是否大于0；我尝试使用SPLIT，但显然它在foreach中不受支持。 最佳答案 在FOREACH之前FILTER怎么样？REL=foreach(filterRELSbycnt>0){limited_re

这里是部分代码(在这部分已经测试之前省略了代码)data3=FOREACHdata2GENERATEgroup,SUM(data1.cpc)ascost:int;data4=ORDERdata3BYcostASC;DESCRIBEdata4;结果没有问题:data4:{group:chararray,cost:int}但是，如果我改变DESCRIBEdata4到DUMPdata4，会导致错误:2014-06-1117:22:26,525ERRORorg.apache.pig.tools.pigstats.SimplePigStats:ERROR:java.lang.RuntimeExc

我有一个Reduce作业，我收到上述错误，文件只能复制到0个节点而不是1个。我在网上搜索过，发现这可能是数据节点的问题，但我正在运行此工作流中的其他MapReduce作业都在工作。我看到的唯一区别是我使用了多个输出并指定了一个文件夹，但我确信路径是正确的。这是多输出写入行:mos.write("mosName",newLongWritable(key),value,outputFilePath);我得到的确切错误是:org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException):Filexxxcouldonlybereplicate

我尝试了所有可能的方法，通过导入所有可能的库并检查与saveAstextFile或saveAsSequenceFile相关的所有问题的答案甚至没有帮助。因此启动一个新线程。我收到错误消息“错误:值saveAsTextFile不是scala.collection.Map[String,Long]countResult.saveAsTextFile("tmp/testfile")的成员。在尝试将rdd保存到HDFS。我正在按照以下步骤操作。1.scala>importorg.apache.spark.SparkFilesimportorg.apache.spark.SparkFiles2.

我有数据storetrn_datedept_idsale_amt12014-12-151011000765512014-12-151011000765412014-12-151011000754462014-12-1510410008654482014-12-14101100000082014-12-15101100865761我正在尝试使用以下代码聚合数据-加载数据(尝试使用HCatLoader()和PigStorage()两种方式)data=LOAD'data'USINGorg.apache.hcatalog.pig.HCatLoader();group_table=GROUPda

我有一个以TextOutputFormat格式输出的纯map作业。我目前看到三种压缩输出的方法:通过mapred.compress.map.output定义要压缩的map。*通过mapred.output.compression.*定义要压缩的输出通过TextOutputFormat.setCompressOutput()定义要压缩的TextOutputFormat通过组合前3种可能性中的一种或多种。关于如何正确执行此操作的任何见解？ 最佳答案 选项1仅用于中间输出，选项2也适用，但更像是一种mapred-site.xml方法，选项