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
在下面的查询中，我试图计算“主要”列的不同次数和总出现次数，并为每一列总结这一点。我有两个源表，它们包含相似的信息。我想在计算之前将这些结合起来以将所有信息汇总在一起。但是，使用下面的逻辑我得到以下错误。有人可以告诉我哪里出了问题吗？selectCOUNT(distinctprimary),COUNT(primary),mycolumnfrom(selectprimary,mycolumnfrommytableawheremycolumn>=aandmycolumn=aandmycolumn失败:ParseException在“group”附近的“by”处缺少EOF谢谢..
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,
我有一个产生四个结果的PIG脚本我想将它们全部存储在一个文件中。我尝试使用UNION，但是当我使用UNION时，我得到四个文件part-m-00000、part-m-00001、part-m-00002、part-m-00003。我不能得到一个文件吗？这是PIG脚本A=UNIONMessage_1,Message_2,Message_3,Message_4into'AA';在AA文件夹中，我得到4个文件，如上所述。我不能获得包含所有条目的单个文件吗？ 最佳答案 Pig在这里做的是对的，并且正在联合数据集。所有都是一个文件并不意味着H
与Spark-Joining2PairRDDelements相关在pig中进行常规连接时，连接中的最后一个表不会进入内存，而是通过流式传输，因此如果A每个键的基数较小而B的基数较大，则执行joinA,B会明显更好。比joinAbyB，从性能角度(避免溢出和OOM)spark中有类似的概念吗？我没有看到任何这样的建议，想知道这怎么可能？在我看来，该实现与pig中的几乎相同:https://github.com/apache/spark/blob/master/core/src/main/scala/org/apache/spark/rdd/CoGroupedRDD.scala还是我遗漏了
对于hive外连接，如果一张表中不存在连接键，hive将置为NULL。是否可以为此使用其他值？例如:表1:user_id,name,age1Bob232Jim43表2:user_id,txn_amt,date120.002013-12-10110.002014-07-01如果我对user_id执行LEFTOUTERJOIN:INSERTINTOTABLEuser_txnSELECTTable1.user_id,Table1.name,Table2.txn_amt,Table2.dateFROMTable2LEFTOUTERJOINTable1ONTable1.user_id=Table
这是Hive中的第一个表-它包含有关我们要购买的商品的信息。CREATEEXTERNALTABLEIFNOTEXISTSTable1(ThisistheMAINtablethroughwhichcomparisonsneedtobemade)(ITEM_IDBIGINT,CREATED_TIMESTRING,BUYER_IDBIGINT)这是上面第一个表中的数据**ITEM_ID****CREATED_TIME****BUYER_ID**2200030380672012-06-2110158262353000038612662012-06-21101582623514000299724
我有两个文件，格式如下:field1,field2,field3field4,field1,field5不同的字段编号表示不同的含义。我想使用基于互字段(上例中的field1)的HadoopStreaming连接两个文件，因此输出将是field1,field2,field3,field4,field5(其他顺序也可以，只要它们具有所有字段)。 最佳答案 Hadoop有一个名为KeyFieldBasedPartitioner的库http://hadoop.apache.org/mapreduce/docs/r0.21.0/api/or
