我从未见过没有GENERATE的PigLatin中的FOREACH示例。是否所有FOREACH语句都需要GENERATE？ 最佳答案 来自FOREACH的语法,GENERATEblock是FOREACH的一部分，您可以选择简单block或嵌套block。所以答案是肯定的，所有FOREACH都需要GENERATE。alias=FOREACH{gen_blk|nested_gen_blk}[ASschema]; 关于hadoop-ApachePigFOREACH是否需要GENERATE？，我

我已经从git构建了hive-jdbc，并尝试执行基本的jdbc查询来获取结果集。由于某种原因，查询抛出以下异常。16/07/0122:08:12INFOUtils:Suppliedauthorities:localhost:1000016/07/0122:08:12INFOUtils:Resolvedauthority:localhost:1000016/07/0122:08:12DEBUGTSaslTransport:openingtransportorg.apache.thrift.transport.TSaslClientTransport@5536088816/07/0122

我在Hive中使用以下命令。并得到正确的结果。selectacct_id,collect_list(expr_dt)fromexperiences>groupbyacct_id;输出:900["2015-03-31"]707["2015-03-31","2014-12-10"]903["2015-03-31"]-435["2015-03-31"]718["2015-03-31","2014-06-03"]我想获取每个帐户的最大日期。当我尝试执行以下查询时出现错误。selectacct_id,max(collect_list(expr_dt))fromexperiences>groupb

我正在尝试将文件作为parquet导入到配置单元中，而--map-column-hivecolumn_name=timestamp被忽略。column_name列最初是sql中的datetime类型，它在parquet中将其转换为bigint。我想通过sqoop将它转换为时间戳格式，但它不起作用。sqoopimport\--tabletable_name\--drivercom.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver\--connectjdbc:sqlserver://servername\--usernameuser--passwordpw\

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

我正在使用Hadoop处理一组“大”行分隔的完整句子。我开发了一个映射器，它应用了一些我最喜欢的NLP技术。我在原始句子集上映射了几种不同的技术，我在缩减阶段的目标是将这些结果收集到组中，以便组中的所有成员共享相同的原始句子。我觉得使用整个句子作为键是个坏主意。我觉得生成句子的一些哈希值可能行不通，因为键的数量有限(不合理的信念)。谁能推荐为每个句子生成唯一键的最佳想法/做法？理想情况下，我想保持顺序。但是，这不是主要要求。Aντο, 最佳答案 标准哈希应该可以正常工作。大多数哈希算法的值空间远大于您可能要处理的句子数量，因此发生冲

我们有一个小型的关键hadoop-hawq系统集群。我们必须读取一个外部表。即从ext_table中选择*但是当我在Hawq中发出关于以下错误的投诉时:ErrorHawqcomplaintsfor:missingdataforcolumn"SoldToAddr2"我们尝试了以下操作:我们尝试在ext_table定义的格式子句中使用不同的特殊字符:forex:CREATEREADABLEEXTERNALTABLEext_table("ID"INTEGER,timetimestamp,"Customer"char(7),"Name"varchar,"ShortName"char(10),"

有两个json，第一个json有更多的列，并且总是超集。valdf1=spark.read.json(sqoopJson)valdf2=spark.read.json(kafkaJson)除了操作:我喜欢在df1和df2上应用except操作，但是df1有10列，而df2只有8列。如果手动从df1中删除2列，则except将起作用。但是我有50多个表/json，需要对所有50组表/json执行EXCEPT。问题:如何从DF1中仅选择DF2(8)列中可用的列并创建新的df3？所以df3将拥有来自df1的有限列的数据，并且它将与df2列匹配。 最佳答案

我想知道是否有可能在pig身上做这样的事情:一共有三列:“类型1”、“类型2”、“类型3”B101,159,74我想这样定义C列:如果A=="type1"那么C=B;否则C=0这在pig身上可能吗？ 最佳答案 是的，这是可能的。你可以这样写:data=LOAD'$dataSource'usingAvroStorage();--data={A,B}data2=FOREACHdataGENERATEA,B,(A=='type1'?B:0)ASC;dumpdata2; 关于hadoop-pig

当我们在sqoop中编写--split-by时，内部发生了什么？例子:sqoopimport--connectjdbc:mysql://localhost/test--usernameroot--passwordtraining123--query'select*fromtransactionwhere$CONDITIONS'--split-byTxnid--target-dirinput/transaction 最佳答案 HadoopMAPReduce就是分而治之。为了将数据分割成多个独立的切片并行传输，Sqoop需要找到--sp