如何在Hive嵌入式模式下运行此查询(1)selectproduct,count(*)ascntfromhive_bigpetstore_etlgroupbyproduct在Maven控制台中，我得到一个InvocationTargetException异常在我找到的Hive日志文件中java.lang.Exception:java.lang.NullPointerExceptionatorg.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.run(LocalJobRunner.java:354)Causedby:java.lang.NullPointe
我有一个用户和元素的数据集，我想在其中找到至少有一个重叠元素的任何一对用户。我的数据结构如下:idelement--------------1a1b1b2b3a4c在这种情况下，我将生成以下元组:(1,2)//bothhaveelement"b"incommon(1,3)//bothhaveelement"a"incommon我已经编写了以下小规模工作的pig脚本，但是当我什至有100万行(~500MB)时，我在1.5小时后就终止了这项工作，因为它生成了将近40GB的数据，这似乎有点过时了与我想要完成的事情成比例。我是pig的新手，所以我希望可以对此进行一些优化。任何帮助将不胜感激。-
INSERTOVERWRITETABLEresultSELECT/*+STREAMTABLE(product)*/i.IMAGE_ID,p.PRODUCT_NO,p.STORE_NO,p.PRODUCT_CAT_NO,p.CAPTION,p.PRODUCT_DESC,p.IMAGE1_ID,p.IMAGE2_ID,s.STORE_ID,s.STORE_NAME,p.CREATE_DATE,CASEWHENcustImg.IMAGE_IDisNULLTHEN0ELSE1END,CASEWHENcustImg1.IMAGE_IDisNULLTHEN0ELSE1END,CASEWHENcus
首先，我不确定这是否可能。如果可能的话，我仍然不确定这是否是正确的做法。我拥有的是:HDFS上的两个名为A和B的大型csv文件A有以下列:a1、a2、a3、a4B有以下列:b1、b2、b3、b4、b5我想要的是:加入两个文件，假设a1=b1我遇到的问题是:如果连接键上的两个文件之间存在多对多关系，我如何使用Java上的HadoopMapreduce执行此操作？从下图中可以看出，A有4行匹配a1=x，B有2行匹配b1=x。因此，在a1=b1=x上连接两个表会产生4*2=8行(组合)，如最后一个表所示。使用reduce侧连接，我无法做到这一点，因为这意味着增加键值对，这违背了MapRedu
我对在工作中使用Pig还比较陌生。我有一个巨大的表(367万个条目)，其中包含字段--id、feat1:value、feat2:value...featN:value。其中id是文本，feat_i是特征名称，value是给定id的特征i的值.每个元组的特征数量可能会有所不同，因为它是稀疏表示。例如这是数据中3行的示例id1f1:23f3:45f7:67id2f2:12f3:23f5:21id3f7:30f16:8f23:1现在的任务是对具有共同特征的查询进行分组。我应该能够获得那些具有任何功能重叠的查询集。我尝试了几件事。CROSS和JOINS造成数据爆炸，reducer卡住了。我不熟
我正在尝试在HiveQL脚本中参数化GROUPBY子句。SELECTCOUNT(*)ASsales,country,state,cityFROMtestdb.dataWHEREPRICE>5GROUPBYIF(TRUE,(country,state,city),(country,state))如何实现这样的查询？ 最佳答案 我曾尝试在GROUPBY及其作品中使用CASE语句。不过，您可能想要验证查询结果。如果您可以将您的条件转换为case语句，则此查询可以工作。SELECT*FROMtestdb.dataWHEREprice>5GR
我创建的Pig脚本有效，除非我尝试在我加入的字段上使用GENERATE。cc_data=LOAD'default.complaint1'USINGorg.apache.hive.hcatalog.pig.HCatLoader();cc2_data=LOAD'default.complaint2'USINGorg.apache.hive.hcatalog.pig.HCatLoader();combined=joincc_databycomplaintid,cc2_databycomplaintid;如果我对我的组合执行DESCRIBE，它会显示如下:合并:{cc_data::datere
以下代码存在于PROD中并且每天运行，我正在尝试对其进行优化。我看到设置hive.auto.convert.join=FALSE；正在让它执行一个Reducesidejoin，它运行2.5小时并产生2324381条记录的行数。如果我设置hive.auto.convert.join=TRUE；然后它执行Map端连接并仅运行20分钟并生成5766529条记录的行数。我需要知道为什么行数不同，这是否正确？行数不同可以吗？我的印象是，无论发生哪个连接，O/P或查询都应该保持不变。在这两种情况下，源数据都保持不变，而且对于我正在更改的配置单元设置，所有其他条件都是相同的。INSERTOVERWR
我正在使用Spark.SQL并尝试使用MAP语句创建一个数据透视表，以便将一列的值作为不同的列。我用这个查询准备了第一个表:spark.sql("""CREATETABLETABLE_01STOREDASPARQUETASselectROWS,COLUMNS,count(*)asNUM_ROWSfromTABLE_00groupbyROWS,COLUMNSorderbyROWS,COLUMNS""")想法是将其转换为:ROWSCOLUMNSNUM_ROWSVALUE1COL22VALUE1COL350VALUE2COL120VALUE2COL21VALUE2COL330进入这个:COL
我的问题与Hadoop中的Mapsidejoin有关。前几天我正在阅读ProHadoop我不明白以下句子“map-sidejoin提供了一个框架，用于对多个排序的对象执行操作数据集。虽然连接中的单个maptask失去了数据局部性的大部分优势，由于消除减少阶段和/或大大减少了reduce所需的数据量。”如果排序后的数据集存储在HDFS上，它怎么会失去数据局部性的优势？Hadoop中的作业跟踪器不会在数据集block本地化的同一位置运行任务跟踪器吗？请纠正我的理解。 最佳答案 这个说法是正确的。您不会丢失所有数据局部性，但会丢失其中的一
