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mongodb - 带有 $date 的 mongo.input.query 不过滤输入到 hadoop

我有一个分片输入集合,我想在将其发送到我的hadoop集群以进行mapreduce计算之前对其进行过滤。我的$hadoopjar-命令中有这个参数mongo.input.query='{_id.uuid:"device-964693"}'并且有效。输出不会mapreduce任何不满足此查询的数据。但这不起作用:mongo.input.query='{_id.day:{\\$lt:{\\$date:1388620740000}}}'没有数据作为输出产生。1388620740000表示日期WedJan01201423:59:00GMT+0000(GMT)。该设置使用的是hadoop2.2、

mysql - GROUP BY 和加入 HIVE

我怎样才能在HIVE中做这样的事情:表1:IDNameFriends1Tom5表2:IDNameDOB1Jerry10/10/19991KateNull1Peter02/11/19831RobertNull1Mitchell09/09/2000我想做的是:对于表1中的每个ID,找出num个不为空的DOB,然后除以Friends我写了一个查询:SELECTt.ID,t.Friends,COUNT(s.DOB)/t.FriendsfromTable1tjoinTable2son(t.ID=s.ID)GROUPBYt.ID当我这样做时,我收到错误消息,因为FRIENDS不是GROUPBYKe

Java Mapreduce group by compositekey 和排序

我有一个mapreduce作业,它进行一些处理并生成city:fruit的复合键(实现WritableComparable)以及相关计数。现在我想将它与辅助mapreduce作业链接起来,该作业确定每种水果类型数量最多的城市。mapreduce作业1的复合键输出示例:+---------------------+-------+|city:fruitcomposite|count|+---------------------+-------+|london:apples|3|+---------------------+-------+|london:bannanas|2|+-----

hadoop - 配置单元 get_json_object() : How to check if JSON field exists?

我正在使用Hive和get_json_object()函数来查询存储为JSON的数据。JSON有一个coordinate键和两个字段(纬度和经度),如下所示:"coordinate":{"center":{"lat":36.123413127558536,"lng":-115.17381648045654},"precision":10}我正在运行Hive查询以检索某个地理坐标框中的数据,如下所示:INSERTOVERWRITELOCALDIRECTORY'/home/user.name/sample/sample1.txt'SELECT*FROMmytableWHEREget_jso

hadoop - Pig Latin Partition By 子句

PigLatin中的“PartitionBy”子句有什么用?另请提供示例用法。是只允许自定义分区还是允许按列分区? 最佳答案 PigLatin中的“PartitionBy”子句有什么用?这允许您设置您选择的Partitioner。Pig使用默认的HashPartitioner,order和skewjoin除外。但有时您可能希望拥有自己的实现来提高性能。PartitionBy对此有帮助。另请提供示例用法。DATA=LOAD'/inputs/demo.txt'usingPigStorage('')as(no:int,name:chara

MybatisPlus执行sql语句报错:Caused by: net.sf.jsqlparser.parser.ParseException

先看错误:Errorqueryingdatabase.Cause:com.baomidou.mybatisplus.core.exceptions.MybatisPlusException:Failedtoprocess,ErrorSQL:*******省略若干Causedby:net.sf.jsqlparser.parser.ParseException:Encounteredunexpectedtoken:“(”“(”********省略若干直接说结论:mybatisplus多租户使用sql拦截导致的不能识别sql语句问题解决方法:根据版本不同,用一下三种:①在Mapper上加入注解:@I

hadoop - 为什么 DISTINCT 在 Pig 中比 GROUP BY/FOREACH 快

我不知道为什么DISTINCT在Pig中比GROUPBY/FOREACH快,它们在MapReduceFramework中应该是相同的,但请引用:http://pig.apache.org/docs/r0.10.0/perf.html#distinctPigwiki说“要从关系中的列中提取唯一值,您可以使用DISTINCT或GROUPBY/GENERATE。DISTINCT是首选方法;它更快、更高效。”为什么?实现方式不同吗? 最佳答案 distinct的输出是一种关系,它仅包含您对其进行区分的列,因此Map作业仅输出指定列的值作为键

hadoop - Pig - Order by - 不同的 reducer ?

我是pig的新手。我正在尝试进行合并连接。满足以下要求:Datamustbesortedonjoinkeysinascending(ASC)orderonbothsides.示例文件:4,TheObjectofBeauty,1991,2.8,61501,TheNightmareBeforeChristmas,1993,3.9,45682,TheMummy,1932,3.5,43883,OrphansoftheStorm,1921,3.2,90623,OrphansoftheStorm,1921,3.2,90624,TheObjectofBeauty,1991,2.8,61505,Nig

hadoop - 使用 Pig 加载 Hbase 表。 float 给出 FIELD_DISCARDED_TYPE_CONVERSION_FAILED

我有一个通过HBaseJavaapi加载的HBase表,如下所示:put.add(Bytes.toBytes(HBaseConnection.FAMILY_NAME),Bytes.toBytes("value"),Bytes.toBytes(value));(其中变量value是一个普通的javafloat。)我继续使用Pig加载它,如下所示:raw=LOAD'hbase://tableName'USINGorg.apache.pig.backend.hadoop.hbase.HBaseStorage('family:value','-loadKeytrue-limit5')AS(id

hadoop - Input Split 大小是常量还是取决于逻辑记录?

Hadoop权威指南说:WhenyouhaveMinimumsplitsize1,MaximumsplitsizeLong.MAX_VALUE,Blocksize64MBthentheSplitsizeis64MB.TextInputFormat的逻辑记录是行。由于每行长度不同,我们如何才能将大小拆分为恰好64MB? 最佳答案 HDFSblock是字节序列。他们不知道线条或任何其他结构。所以你可能有一个只有一个block(当然大小为64MB)的分割,在一行的中间结束(即不包括整个最后一行)。当您使用TextInputFormat读取