我有以下数据集，如果它们具有相同的键，我需要将其中的多行合并为一行。同时，我需要在分组的多个元组中进行选择。1N11101N12152N11103N11103N12154N21105N31105N3220例如A=LOAD'data.txt'AS(f1:int,f2:chararray,f3:int,f4:int);G=GROUPABY(f1,f2);DUMPG;((1,N1),{(1,N1,1,10),(1,N1,2,15)})((2,N1),{(2,N1,1,10)})((3,N1),{(3,N1,1,10),(3,N1,2,15)})((4,N2),{(4,N2,1,10)})((
我认为这应该是一种常见情况，但可能是我在谷歌搜索时使用了错误的关键字。我只需要用完全随机的键创建新的表记录。假设我获得了具有良好随机性(几乎随机)的key。但是我不能100%确定还没有行存在。所以我需要自动执行的操作:使用行键检查尚无行存在。如果行存在则拒绝操作。如果不退出则创建行。我找到的关于此主题的最有用的信息是关于HBaserowlocks.的文章我认为HBase行锁是合适的解决方案，但我想在没有显式行锁定的情况下做得更好。ICV看起来不合适，因为我确实希望key是随机的。如果CAS可以处理“行不存在”的情况，那会很棒，但看起来他们做不到。显式行锁有一些缺点，例如区域拆分问题。有
我有一组整数值，我想将它们分组到一堆容器中。示例:假设我有1到1000之间的一千个点，我想做20个bin。有没有办法将它们分组到一个bin/array中？此外，我不会提前知道范围有多宽，因此我无法硬编码任何特定值。 最佳答案 如果您有最小值和最大值，则可以将范围除以bin的数量。例如，--foo.pigids=load'$INPUT'as(id:int);ids_with_key=foreachidsgenerate(id-$MIN)*$BIN_COUNT/($MAX-$MIN+1)asbin_id,id;group_by_id=g
GroupBy分组后选取每组最新的一条数据问题groupby语句只会展示一条数据，而且很多时候并不会展示我们想要的数据，如何解决呢首先我们先建一张表temp，如下我们先试一下分组查询，看看结果SELECT*FROM`temp`GROUPBYaddress结果如下：它默认是取的id最小的那一条数据，如果想要取最新的一条呢，我们试试先排序再分组SELECT *FROM (SELECT*FROM`temp`ORDERBY`create_time`desc)AStGROUPBY t.`address`看看结果：发现结果没变，就像排序好像没生效一样，下面有两种解决方法方法一：加limit关键字SELEC
我有一个PigStreaming作业，其中映射器的数量应等于输入文件中的行数。我知道那个设定setmapred.min.split.size16setmapred.max.split.size16setpig.noSplitCombinationtrue将确保每个block为16个字节。但是我如何确保每个map作业都只有一行作为输入？这些行的长度是可变的，因此对mapred.min.split.size和mapred.max.split.size使用常量不是最佳解决方案。这是我打算使用的代码:input=load'hdfs://cluster/tmp/input';DEFINECMD`
我正在读取文本文件并将它们转换为parquet文件。我正在使用Spark代码来做这件事。但是当我尝试运行代码时出现以下异常org.apache.spark.SparkException:Jobabortedduetostagefailure:Task2instage1.0failed4times,mostrecentfailure:Losttask2.3instage1.0(TID9,XXXX.XXX.XXX.local):org.apache.spark.SparkException:Taskfailedwhilewritingrows.atorg.apache.spark.sql.
这是我的hive表:coursedeptsubjectstatusbtechcsejavapassbtechcsehadoopfailbtechcsecgdetainedbtechcseccpassbtechitdaapassbtechitwtpassbtechitcnnpassmbahrhrlawpassmbahrhrguidabsentmtechcsjavapassmtechcscdpassmtechcscpdetained我想通过以下方式查询此表以检索数据:coursedeptstatusbtechcsefailbtechitpassmbahrabsentmtechcsfail首
我想检查一下我们如何获取有关每个分区的信息，例如总号。以yarn集群部署方式提交Spark作业时，驱动端各分区的记录数，以便在控制台进行日志或打印。 最佳答案 我会使用内置函数。它应该尽可能高效:importorg.apache.spark.sql.functions.spark_partition_iddf.groupBy(spark_partition_id).count 关于scala-ApacheSpark:Getnumberofrecordsperpartition，我们在St
Hadoop中的排序比较器和组比较器有什么区别？ 最佳答案 要了解GroupComparator，请看我对这个问题的回答——WhatistheuseofgroupingcomparatorinhadoopmapreduceSortComparator:用于定义map输出键如何排序摘自《Hadoop-权威指南》一书:键的排序顺序如下:如果属性mapred.output.key.comparator.class被显式设置或通过在Job上调用setSortComparatorClass()，然后使用该类的一个实例。(在旧API等效方法是J
我有已经分组和聚合的数据，它看起来像这样:uservaluecount------------------Alicethird5Alicefirst11Alicesecond10Alicefourth2...Bobsecond20Bobthird18Bobfirst21Bobfourth8...对于每个用户(爱丽丝和鲍勃)，我想检索他们的前n个值(比方说2)，“计数”的排序项。所以我想要的输出是这样的:Alicefirst11Alicesecond10Bobfirst21Bobsecond20我怎样才能做到这一点？ 最佳答案 一种方
