有两个json，第一个json有更多的列，并且总是超集。valdf1=spark.read.json(sqoopJson)valdf2=spark.read.json(kafkaJson)除了操作:我喜欢在df1和df2上应用except操作，但是df1有10列，而df2只有8列。如果手动从df1中删除2列，则except将起作用。但是我有50多个表/json，需要对所有50组表/json执行EXCEPT。问题:如何从DF1中仅选择DF2(8)列中可用的列并创建新的df3？所以df3将拥有来自df1的有限列的数据，并且它将与df2列匹配。 最佳答案
我想知道是否有可能在pig身上做这样的事情:一共有三列:“类型1”、“类型2”、“类型3”B101,159,74我想这样定义C列:如果A=="type1"那么C=B;否则C=0这在pig身上可能吗？ 最佳答案 是的，这是可能的。你可以这样写:data=LOAD'$dataSource'usingAvroStorage();--data={A,B}data2=FOREACHdataGENERATEA,B,(A=='type1'?B:0)ASC;dumpdata2; 关于hadoop-pig
当我运行一个oozie工作流，该工作流运行创建超过120个计数器的mapreduce-action(120是允许的默认最大计数器数)时，我收到一条错误消息，提示“计数器太多”。我已将mapreduce.job.counters.max设置为高于120的数字，但oozie似乎没有接受它。我在CDH5.1上使用hadoop2.3有没有人遇到过这种情况？ 最佳答案 解决方案是将以下内容添加到YARNServiceMapReduceAdvancedConfigurationSnippet(SafetyValve):mapreduce.job
我想做一些域验证。在我的对象中，我有一个整数。现在我的问题是:如果我写@Min(SEQ_MIN_VALUE)@Max(SEQ_MAX_VALUE)privateIntegersequence;和@Size(min=1,max=NAME_MAX_LENGTH)privateIntegersequence;如果是整数，哪一个适合域验证？谁能解释一下它们之间有什么区别？谢谢。 最佳答案 @Min和@Max用于验证数字字段，可以是String(表示数字)、int、short、byte等以及它们各自的原始包装器。@Size用于检查字段的长度限
我想做一些域验证。在我的对象中，我有一个整数。现在我的问题是:如果我写@Min(SEQ_MIN_VALUE)@Max(SEQ_MAX_VALUE)privateIntegersequence;和@Size(min=1,max=NAME_MAX_LENGTH)privateIntegersequence;如果是整数，哪一个适合域验证？谁能解释一下它们之间有什么区别？谢谢。 最佳答案 @Min和@Max用于验证数字字段，可以是String(表示数字)、int、short、byte等以及它们各自的原始包装器。@Size用于检查字段的长度限
当我们在sqoop中编写--split-by时，内部发生了什么？例子:sqoopimport--connectjdbc:mysql://localhost/test--usernameroot--passwordtraining123--query'select*fromtransactionwhere$CONDITIONS'--split-byTxnid--target-dirinput/transaction 最佳答案 HadoopMAPReduce就是分而治之。为了将数据分割成多个独立的切片并行传输，Sqoop需要找到--sp
代码selectc1,c2,c3,c4,c5,c6fromtablewherec5in('a','b')从这里开始，我想将c5列拆分为两列，然后根据它们对c6的值对它们进行排名。一列应该由所有a结果组成，另一列应该是所有b结果。我已经能够使用rank()对它们进行排名，但无法将列分开。我还没有得到其他人曾经为我工作的技术。 最佳答案 selectc1,c2,c3,c4,c5,c6,rank()over(partitionby...orderbycasewhenc5='a'then1casewhenc5='b'then2end)asr
我正在分析hadoop中的数据。有一些重复条目，其中A、B列重复，而C列不同。我想要做的是仅识别A、B重复项，然后为每个重复项打印出C列的不同值。示例数据:row,data,input_date,INPUT__FILE__NAME0,data1,20180702,LOCATION11,data1,20180702,LOCATION22,data1,20180702,LOCATION23,data2,20180702,LOCATION14,data2,20180702,LOCATION15,data2,20180702,LOCATION26,data2,20180702,LOCATION
我正在尝试使用distcp在两个hadoop集群之间移动数据。大量的小文件需要移动大量的数据。为了让它更快，我尝试使用-strategydynamic，根据文档，它“允许更快的数据节点比更慢的节点复制更多的字节”。我将映射器的数量设置为400。当我启Action业时，我看到此错误:java.io.IOException:使用splitRatio:2、numMaps:400创建的block太多。减少numMaps或降低拆分比率以继续。当我用谷歌搜索时，我找到了这个链接:https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-5402在这个链接中，作
文章目录1、问题现象描述2、错误的解决方案2.1使用`max_result_window`的错误解决方案2.2官方对`max_result_window`参数的解释2.3官方推荐的解决方案3、问题原理剖析4、关于`max_result_window`参数的正确理解4.1`max_result_window`参数的具体含义4.2如果正确设置`max_result_window`参数5、底层原理详解及正确的解决方案1、问题现象描述Resultwindowistoolarge,from+sizemustbelessthanorequalto[10000]butwas[xxxxx].2、错误的解决方案
