我在配置单元中有一个分区表“t1”，其中包含许多不同大小的数据文件(总计:900Mb)。我想减少文件数量，以便将更少的文件放入另一个表“t2”。表“t1”和“t2”是这样创建的:Sethive.exec.compress.output=true;Setmapred.output.compression.codec=snappy;SETmapred.output.compression.type=BLOCK;usexxx;CREATEEXTERNALTABLEtXpartitionedby(astring,bstring,cstring)ROWFORMATSERDE'org.apache
这听起来很基础，但这个问题困扰了我一段时间。假设我有以下查询SELECTs.ymd,s.symbol,s.price_closeFROMstockssSORTBYs.symbolASC;在这种情况下，如果数据在符号列上分布良好，那么基于符号列进行分布是有意义的，这样所有reducer都能很好地共享数据；将查询更改为以下内容会提供更好的性能SELECTs.ymd,s.symbol,s.price_closeFROMstockssDISTRIBUTEBYs.symbolSORTBYs.symbolASC,s.ymdASC;如果我不指定distributeby子句会有什么影响？在第一个查询中
我很困惑，在Shuffle和Sort阶段，具有m个映射器和r个缩减器的作业涉及最多mr个复制操作。复制操作在什么情况下会达到最大值m*r？谁能解释一下？ 最佳答案 假设您有3个映射器和1个缩减器。每个映射器任务输出1个文件(按键排序)，该文件被写入map函数运行的本地文件系统。因此，我们将有3个这样的输出文件分布在集群中。由于reducer没有利用数据局部性优化，并且由于我们只有1个reducer-它需要复制每个映射器任务在网络上生成的3个不同的输出文件。因此，此场景中涉及mxn=3x1=3复制操作。
互联网无济于事，我的知识有限。我有一个具有以下架构的表:CREATEEXTERNALTABLE`db.temp_entries`(`id`bigint,`random_id`string)ROWFORMATSERDE'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde'STOREDASINPUTFORMAT'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat'OUTPUTFORMAT'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat'LOCATION'hdfs:/
我想验证我的SMB连接是否有效。我可以通过日志验证映射连接，但不能通过SMB。我也通过了解释计划，但没有得到任何提示。请帮助我。 最佳答案 您可以对查询使用EXPLAINEXTENDED。到目前为止，我只能生成一个带有map-reduce的SMB映射连接。当hive正在执行SMBmapjoin时，您可以在explain的输出中的阶段计划下看到“SortedMergeBucketMapJoinOperator”。这是在我的设置中使用map-reduce生成SMB映射连接的代码片段:sethive.execution.engine=mr
#前言插入数据就是将数据记录添加到已有的表数据中，oracle数据库通过insert语句来实现插入数据记录。该语句既可以一次插入一条记录，也可以使用select子句将查询结果集批量插入数据表。单条插入数据是insert语句最基本的用法，语法如下：insertintotable[(column1,column2,…)]value(value1,value2,…)示例如下：先创建一张测试表，创建之前先查询是否存在，以免覆盖已有表。可以先插入部分数据，后续测试使用。createtabletmp_ceshi1(branchidVARCHAR2(11),prodnoVARCHAR2(20),priceN
在一个普通的mapreducewordcount程序中，我们是否需要设置shuffle和sort的方法，或者框架会处理这个？ 最佳答案 框架会处理这个。洗牌是将数据从映射器传输到缩减器的过程，缩减器按中间键(词)的升序(字典顺序)缩减数据。您可以更改默认设置，但没有必要在wordcount程序中这样做。您只需要设置一个映射器和一个缩减器以及可选的(但确实有助于提高速度)一个组合器。甚至不需要自己实现映射器和缩减器，因为hadoop自带了这样的字数映射器(TokenCounterMapper)和缩减器(IntSumReducer，也可
我有两列，一列是产品，一列是购买日期。我可以通过应用sort_array(dates)函数对日期进行排序，但我希望能够在购买日期之前对sort_array(products)进行排序。有没有办法在Hive中做到这一点？表名是ClientIDProductDate100Shampoo2016-01-02101Book2016-02-04100Conditioner2015-12-31101Bookmark2016-07-10100Cream2016-02-12101Book22016-01-03然后，为每个客户获取一行:selectclientID,COLLECT_LIST(Produc
如果您需要在传递给reduce阶段时对给定键的值进行排序，例如移动平均线，或者模仿SQL中的LAG/LEAD分析函数，您需要在MapReduce中实现二次排序.在Google上搜索之后，常见的建议是:A)在映射阶段发出复合键，其中包括,B)创建一个“复合键比较器”类，其目的是为了二次排序，比较键后比较要排序的值，从而使传递给reducer的Iterable被排序。C)创建一个“自然键分组比较器”类，其目的是用于主要排序，仅比较要排序的键，以便传递给缩减器的Iterable包含属于给定键的所有值。D)创建一个“自然键分区器类”，我不知道它的目的，也是我的问题的目的。来自here:Then
我理解为什么中间键值按键分组但为什么要对它们进行排序？ 最佳答案 分组就是这样实现的。当您按键排序时，它们会组合在一起。它是否已排序并不重要……重要的是相同的键彼此相邻。排序可能不是最好的方法。也许某种哈希算法会更快:O(N)而不是O(NlogN)。它被实现为排序只是因为有一些应用程序需要排序的键(例如HBase/BigTable)。最近开发了一种可插入排序，并且在测试版中可用。我还没有机会尝试一下。http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-mapreduce-client/hadoop
