我试图创建这个表:createtabletmp_test(id_string,myelementarray>)STOREDASPARQUETLOCATION'/donne/tmp_test'我有这个错误:编译语句时出错:失败:ParseException行3:23无法识别列规范中“来自”“:”“字符串”附近的输入。我如何转义单词“from”，因为我必须使用这个词？谢谢你的帮助 最佳答案 FROM是Hive中的保留关键字。使用反引号(`)来引用它，createtabletmp_test(id_string,myelementarray
我正在尝试用它在Hive中创建一个外部表CREATEEXTERNALTABLEIFNOTEXISTS1987(YEARINT,MONTHINT,DAYOFMONTHINT,DAYOFWEEKINT,DEPTIMEINT,CRSINT,ARRTIMETIME,CARRIERSTRING,FLIGHTNUMINT,TAILNUMSTRING,ACTUALELAPSEDINT,CRSELAPSEDINT,AIRTIMEINT,ARRDELAYINT,DEPDELAYINT,ORIGINSTRING,DESTSTRING,DISTANCEINT,TAXIININT,TAXIOUTINT,CAN
通常，如果我们在一行中有任何分隔符，我们会这样做。load"pigtest.txt"usingPigStorage(',')as(year:int,temp:float);下面是单行数据的示例。0029029070999991901010106004+64333+023450FM12+000599999V0202701N015919999999N0000001N9-00781+99999102001ADDGF108991999999999999999999我需要提取年份1901(16thpositionto4positions)吨emperature(89thpositionto4po
我正在通过sc.textFile("/data/*/*/*")之类的方式将数万个文件读入rdd>一个问题是这些文件中的大多数都是微小的，而其他的则巨大。这会导致任务不平衡，从而导致各种众所周知的问题。我能否通过sc.textFile("/data/*/*/*",minPartitions=n_files*5)读取数据来拆分最大的分区，其中n_files是输入文件的个数吗？如约定elsewhere在stackoverflow上，minPartitions被传递到hadooprabithole，并在org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat.getSp
我收到这个错误:'FAILED:ParseExceptionline3:0character' 'notsupportedhere'在Hive上执行以下查询时:createexternaltablehbaselabreport(keystring,patientnamestring)storedby'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'withserdeproperties("hbase.columns.mapping"=":key,pd:patientname","hbase.table.name"="labreport"
我正在尝试在Airflow上运行测试任务，但我不断收到以下错误:FAILED:ParseException2:0cannotrecognizeinputnear'create_import_table_fct_latest_values''.''hql'这是我的AirflowDag文件:importairflowfromdatetimeimportdatetime,timedeltafromairflow.operators.hive_operatorimportHiveOperatorfromairflow.modelsimportDAGargs={'owner':'raul','s
我正在将平面文件传送到hdfs。文件的一般结构如下:我在这个数据集之上构建了一个外部配置单元表。下面是我的配置单元ddl:createexternaltableext_test(idstring,namestring,agestring)rowformatDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY','STOREDASTEXTFILELOCATION''TBLPROPERTIES('skip.footer.line.count'='1','skip.header.line.count'='2')当我在HIVE中查询select*fromext_test时；我从外部表中得到了
当它说时，辅助名称节点检查点每小时(fs.checkpoint.period以秒为单位)或如果编辑日志已达到64MB(fs.checkpoint.size以字节为单位)则更早？究竟是什么意思？据我了解，编辑日志存储在本地文件磁盘中。 最佳答案 HDFS元数据可以认为由两部分组成:基本文件系统表(存储在名为fsimage的文件中)和列出对基本表所做更改的编辑日志(存储在文件中称为edits)。检查点是协调fsimage与edits以生成新版本的fsimage的过程。这样做有两个好处:更新版本的fsimage和截断的编辑日志。fs.ch
我正在使用ApacheHive，我不明白为什么如果我使用INSERTOVERWRITE与LOAD加载数据，表的大小会加倍。问题说明如下:我创建了一个表项从item.dat加载数据(大约28MB)在Azure中发生的是文件item.dat将被移动到hive/warehouse并且当然大小保持不变现在，如果我创建另一个与item相同的表item2，然后使用以下命令将数据从item加载到item2:INSERTOVERWRITETABLEitem2SELECT*FROMitem表item2的大小是item的两倍(大约55MB)为什么会这样？有什么办法可以避免吗？附言。这只是为了说明问题。在实
我想运行一个hadoop单元测试，使用本地文件系统模式...我希望看到几个part-m-*文件被写入磁盘(而不是只有1个)。但是，由于它只是一个测试，我不想处理64M的数据(我相信默认大小是每个block~64megs)。在分布式模式下我们可以使用dfs.block.size我想知道是否有一种方法可以让我的本地文件系统写出小的part-m文件，也就是说，这样我的单元测试将用几个(尽管非常小)文件模拟大规模数据的内容。 最佳答案 假设您的输入格式可以处理可拆分文件(参见org.apache.hadoop.mapreduce.lib.i
