我正在尝试在Impala中执行SQL查询。我有一个数据表，其中(除其他外)有两列，其值相交多次。例如，假设我们有一个表，其中包含两列相关的姓名和电话号码:姓名电话号码约翰·史密斯(123)456-7890罗伯·约翰逊(123)456-7890格雷格·jackson(123)456-7890汤姆格林(123)456-7890jack·马西斯(123)456-7890约翰·史密斯(234)567-8901罗伯·约翰逊(234)567-8901乔·沃尔夫(234)567-8901迈克·托马斯(234)567-8901吉姆·摩尔(234)567-8901约翰·史密斯(345)678-9012罗
我有一个wordCount.java程序并修改它以支持多个映射器和缩减器，如下所示:publicclassWordCountextendsConfiguredimplementsTool{publicintrun(String[]args)throwsException{JobConfconf=newJobConf(getConf(),w1_args.class);for(inti=0;i然后我编译并运行它:hadoopjarWordCount-1.0-SNAPSHOT.jarWordCount-m3-r15inputoutput它运行良好，当我检查输出目录时:$hdfsdfs-lso
我想使用此处描述的堆栈功能:https://cwiki.apache.org/Hive/languagemanual-udf.html#LanguageManualUDF-BuiltinTableGeneratingFunctions%2528UDTF%2529Hive要求我为结果列提供多个别名(“AS子句中的别名数与UDTF输出的列数不匹配，预期有3个别名但得到了1个”)。提供多个别名的语法是什么？ 最佳答案 语法如下:SELECTstack(n,col1,col2,...,colk)AS(alias1,alias2,...)FR
似乎Hadoop(reference)支持它，但我不知道如何使用它。我想:a.)Map-ReadahugeXMLfileandloadtherelevantdataandpassontoreduceb.)Reduce-writetwo.sqlfilesfordifferenttables为什么我选择map/reduce是因为我必须对驻留在磁盘上的超过100k(可能更多)xml文件执行此操作。欢迎大家提出更好的建议感谢任何解释如何使用它的资源/教程。我正在使用Python并且想学习如何使用streaming实现这一点谢谢 最佳答案 这
我正在阅读与Hadoop的HIPI图像处理API相关的论文，网址为:http://cs.ucsb.edu/~cmsweeney/papers/undergrad_thesis.pdf在解释其中的协方差示例时，该论文说“因为HIPI为每个映射任务分配一个图像，所以很容易随机抽取100个补丁的图像并执行此计算”。但是论文中显示的第一个图描绘了一个架构，其中多个图像被输入到一个maptask中!令人惊讶的是，他们写道一张图像由一个maptask处理，因为它会产生太多maptask，因为他们也在解决小文件问题。如果这是真的，那么带有MultithreadedMapper的序列文件是一个更好的选
我们构建了第一个版本的服务，需要接收图像和pdf文件，然后对每个文件进行大量处理，并为我们构建的网络和移动客户端提供几个调整大小的变体。在处理方面，我们执行:9种适用于网络和移动设备的图片尺寸变体300dpi图像的平铺(a-lamap平铺)5个图像处理和机器学习/标记过程在连续运行完整管道测试时，处理大约120张图像大约需要18分钟。我们正在努力大幅缩短该时间。当然，一件事是并行进行各种处理，只有少数依赖关系，例如，在生成几个关键变体之前，我们无法处理图像处理/机器学习步骤。从架构的角度来看，我们希望从我们的网络层卸载所有处理，但也需要将图像提供给网络/移动客户端。我们一直在研究用于并
我有PentahoMapReduce作业(基本上是Java作业)，它将HBase数据作为map输入。工作流非常适合少量数据(例如100行数据)，但在几十万条记录上运行时会失败。两个映射器作业被提交到集群，它们正在做简单的数据聚合(大约400000行在两个HBase区域中分开)。它接缝任务无法在600秒内报告其状态，这是由mapred-site.xml中的mapred.task.timeout设置规定的。我不确定如何在Hadoop的Cloudera4.1.4发行版中更改此设置？同样在以下错误日志中，您可以看到一些其他错误:MetaVERSION="1".JobJOBID="job_201
我有一个pig脚本，它将从cassandra获取所有数据，进行少量转换并存储到hdfs上。在pig的grunt控制台执行时，cassandra数据量大，耗时将近30分钟。但是当我使用oozie工作流执行相同的操作时，它执行但需要很长时间，将近一个半小时。当我检查hadoop日志时，这就是它所说的。2013-11-1901:20:00,871[main]INFOorg.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.mapReduceLayer.MapReduceLauncher-Moreinformationat:master:50030/jobde
我已经创建了一个配置单元外部表来访问hbase表，方法是遵循HBase-HiveIntegrationanswer.下面是我创建外部表的配置单元查询:CREATEEXTERNALTABLEhive_tweets_by_message_words_key(keyINT,dSTRING)STOREDBY'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'WITHSERDEPROPERTIES("hbase.columns.mapping"=":key,d:d")TBLPROPERTIES("hbase.table.name"="tweets_
我设置并配置了一个多节点的Hadoop。启动时会出现我的Ubuntu是16.04，Hadoop是3.0.2Startingnamenodeson[master]Startingdatanodeslocalhost:ERROR:Cannotsetpriorityofdatanodeprocess2984Startingsecondarynamenodes[master]master:ERROR:Cannotsetpriorityofsecondarynamenodeprocess31752018-07-1702:19:39,470WARNutil.NativeCodeLoader:Una
