我正在创建一个工作流，我需要在其中fork3个独立执行的作业。我没有加入的必要。有什么办法可以在oozie中实现这一目标吗？必须使用fork加入吗？？ 最佳答案 来自documentationTheforkandjoinnodesmustbeusedinpairs.Thejoinnodeassumesconcurrentexecutionpathsarechildrenofthesameforknode.'文档还指出，Oozie对fork的工作流执行一些验证，如果违反则不允许作业运行。但是，如果您想要这种行为，您可以禁用forkjo
我正在使用spark，我看到当一个查询有很多连接操作并且groupbyspark需要做很多洗牌操作。我一直在寻找信息为什么会发生这种情况，但我没有找到任何具体的信息。你能帮助理解这个吗？ 最佳答案 Sparkshuffles只是在集群中移动数据。因此，任何需要分区中本地不存在的数据的转换都会执行洗牌。查看连接，每个分区都需要经过整个连接的df才能完成操作，因此完成了一个洗牌，基本上将连接的df移动到每个事件分区。groupbykey也会发生同样的事情，其中所有相同的键都需要在同一个分区中结束，以便随机播放将它们移到那里。如您所见
我正在使用CompositeInputFormat为hadoop作业提供输入。生成的拆分数是作为CompositeInputFormat(用于连接)输入的文件总数。作业完全忽略block大小和最大分割大小(同时从CompositeInputFormat获取输入)。这会导致MapTasks长时间运行，并且由于输入文件大于block大小而使系统变慢。是否有人知道可以通过哪些方式管理CompositeInputFormat的拆分数量？ 最佳答案 不幸的是，CompositeInputFormat必须忽略block/拆分大小。在Compos
Hive实现的默认MapReduce连接算法是什么？是Map-SideJoin、Reduce-Side、Broadcast-Join等吗？原始论文和Hivewiki中均未指定连接:http://cs.brown.edu/courses/cs227/papers/hive.pdfhttps://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Joins 最佳答案 “默认”连接将是随机连接，又名。作为共同加入。参见JoinOperator.java.它依赖于M/Rshuff
我需要在Pig中进行非等值连接。我首先要尝试的是CROSS+filter:together=CROSSA,B;filtered=FILTERtogetherBY(JOINPREDICATE);但是，其中一个关系肯定小到可以放入内存。这让我想知道CROSS在Pig中是如何实际实现的。它可以进行“复制”交叉吗？如果没有，我可以这样做:small=FOREACHsmallGENERATE*,1ASkey:int;large=FOREACHlargeGENERATE*,1ASkey:int;together=JOINlargeBYkey,smallBYkeyUSING'replicated';
我有一个关于在Hadoop中为多个映射器配置Map/Side内部连接的问题。假设我有两个非常大的数据集A和B，我使用相同的分区和排序算法将它们拆分成更小的部分。对于A，假设我有a(1)到a(10)，对于B，我有b(1)到b(10)。确保a(1)和b(1)包含相同的key，a(2)和b(2)具有相同的key，依此类推。我想设置10个映射器，特别是映射器(1)到映射器(10)。据我了解，Map/Sidejoin是mapper之前的预处理任务，因此，我想为mapper(1)加入a(1)和b(1)，加入a(2)和b(2)对于mapper(2)，等等。看了一些引用资料，我还是不太清楚这十个map
我是Hadoop的新手，对我的pig脚本中的命令行消息很好奇。Totalrecordswritten:7676Totalbyteswritten:341396SpillableMemoryManagerspillcount:103Totalbagsproactivelyspilled:39Totalrecordsproactivelyspilled:32389322最终结果显示为“成功!”。我还是不确定。上面这些数字是什么意思？谢谢。 最佳答案 前两个显示了您的MR作业写入HDFS的总记录数/字节数。可能会发生，在MR作业期间，并非
在用Java编写MR代码时，如何决定何时使用Map-SideJoin或Reduce-Side？ 最佳答案 Mapsidejoin在数据到达Map之前执行join。在map端加入数据之前，map功能需要一个强大的先决条件。这两种方法都有一些优点和缺点。Mapsidejoin与reduceside相比效率更高，但它需要严格的格式。先决条件:数据应以特定方式进行分区和排序。每个输入数据都应划分为相同数量的分区。必须使用相同的键排序。特定键的所有记录必须位于同一分区中。Reducesidejoin也称为Repartitionedjoin或R
我在Spark中使用javaHiveContext执行连接。大表是1,76Gb，有1亿条记录。第二个表是273Mb，有1000万条记录。我得到一个JavaSchemaRDD并在其上调用count():Stringquery="selectattribute7,count(*)fromft,dtwhereft.chiavedt=dt.chiavedtgroupbyattribute7";JavaSchemaRDDrdd=sqlContext.sql(query);System.out.println("count="+rdd.count());如果我强制执行broadcastHashJo
如何在Hive中进行子选择？我想我可能犯了一个非常明显的错误，但对我来说并不那么明显......我收到的错误:失败:解析错误:第4:8行无法识别表达式规范中的输入“SELECT”这是我的三个源表:aaa_hit->[SESSION_KEY,HIT_KEY,URL]aaa_event->[SESSION_KEY,HIT_KEY,EVENT_ID]aaa_session->[SESSION_KEY,REMOTE_ADDRESS]...我想做的是将结果插入到结果表中，如下所示:result->[url,num_url,event_id,num_event_id,remote_address,
