我在Amazons3中有一个大小为62mb(114000行)的csv文件。我正在将它转换为spark数据集，并从中获取前500行。代码如下；DataFrameReaderdf=newDataFrameReader(spark).format("csv").option("header",true);Datasetset=df.load("s3n://"+this.accessId.replace("\"","")+":"+this.accessToken.replace("\"","")+"@"+this.bucketName.replace("\"","")+"/"+this.fil
我在Hive中有一个分区的ORC表。在用所有可能的分区加载表后，我得到了HDFS-多个ORC文件，即HDFS上的每个分区目录都有一个ORC文件。对于某些用例，我需要将每个分区下的所有这些ORC文件组合成一个大的ORC文件。有人可以建议我将这些多个ORC文件(属于每个分区)组合成一个大的ORC文件的方法。我已经尝试从分区表创建一个新的非分区ORC表。它确实减少了文件数量，但没有减少到单个文件。PS:从另一个表创建一个表完全是一个map任务，因此使用属性“setmapred.reduce.tasks=1;”将reducer的数量设置为1；没有帮助。谢谢 最佳答案
乐观锁与悲观锁是一种广义上的概念。不管是Java语言，也或者是其他语言以及数据库都有这类概念对应的实际应用。想要学习乐观锁和悲观锁就要学习他们的基本知识，那么下面我们来学习一下。 锁生活中：锁在我们身边无处不在，比如我出门玩去了需要把门锁上，比如我需要把钱放到保险柜里面，必须上锁以保证我财产的安全。代码中：比如多个线程需要同时操作修改共享变量，这时需要给变量上把锁（syncronized），保证变量值是对的。数据库表：当多个用户修改表中同一数据时，我们可以给该行数据上锁（行锁）。悲观锁（悲观并发控制）当我们要对数据库中的一条数据进行修改的时候，为了避免同时被其他人修改，最好的办法就是直接对该数
当从MySQL导入数据到Hive时，我需要在电话号码中删除两个字符+7。以下请求返回SQL错误。我应该使用什么正确的replace命令？sqoopimport--connectjdbc:mysql://server/db--usernamexxxx--passwordyyyy--query'selectname,last_name,email,second_name,Replace(personal_phone,'+7',''),Replace(mobile,'+7',''),Replace(phone,'+7','')来自$CONDITIONS'--target-dir/data/t
我有2个关系表表A(第1个人，阅读的书名)表B(书名，作者姓名)我正在创建一个map-reduce作业，它按作者计算表1中每个人阅读的书籍。这意味着如果同一作者有2本书并且该人阅读了这两本书，那么map-reduce将产生:(人1，作者1、2)；我的map功能(在元级别)是:map{emit(TableB.BookTitle,1)}我的reduce函数是:reducefunction(title,values){while(values.hasNext()){if(title==tableA.bookRead)sum+=values}output.collect(tableA.pers
mapreduce分区内的数据是否已排序，如果是，如何排序？AFAIK，它是根据key分组的。如果它在内部排序，那么对所有分区内的所有数据进行排序不是一种开销吗？ 最佳答案 如果您谈论的是映射器作为输入接收的输入拆分，那么不是；它们没有排序，因为这确实会产生不必要的开销。排序在map阶段结束之前开始(仅当使用reducer时)，因此reduce函数的输入已排序。Partitioner定义了指定哪个reducer将处理映射器输出的标准。HashPartitioner(默认使用的Partitioner的实现)对映射器的输出键进行哈希处理
我正在尝试使用mapreduce作业将数据加载到mysql数据库中，但是我遇到了类转换异常错误，这是我使用的过程:我首先创建一个实现了Writable和DBWritable接口(interface)的DBOutputWritable类。然后我使用我的reduce作业将数据写入数据库，但是当我运行该作业时，它失败了，提示有错误:java.lang.ClassCastException:com.amalwa.hadoop.DataBaseLoadMapReduce.DBOutputWritablecannotbecasttoorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.d
我怎样才能在HIVE中做这样的事情:表1:IDNameFriends1Tom5表2:IDNameDOB1Jerry10/10/19991KateNull1Peter02/11/19831RobertNull1Mitchell09/09/2000我想做的是:对于表1中的每个ID，找出num个不为空的DOB，然后除以Friends我写了一个查询:SELECTt.ID,t.Friends,COUNT(s.DOB)/t.FriendsfromTable1tjoinTable2son(t.ID=s.ID)GROUPBYt.ID当我这样做时，我收到错误消息，因为FRIENDS不是GROUPBYKe
我使用Hadooptotalorderpartitioner和randomsampler作为输入采样器。但是当我增加从属节点并将任务减少到8个时，出现以下错误:Causedby:java.io.IOException:Splitpointsareoutoforder我不知道这个错误的原因。如何在inputsampler.randomsampler函数上设置三个参数的个数？ 最佳答案 两个可能的问题您有重复的key您正在为输入采样器和运行总顺序分区器的任务使用不同的比较器您可以通过下载分区文件并检查其内容来诊断此问题。分区文件是tot
我在AWSEMR中运行Sqoop。我正在尝试将~10GB的表从MySQL复制到HDFS。我得到以下异常15/07/0612:19:07INFOmapreduce.Job:TaskId:attempt_1435664372091_0048_m_000000_2,Status:FAILEDError:java.io.IOException:mysqldumpterminatedwithstatus3atorg.apache.sqoop.mapreduce.MySQLDumpMapper.map(MySQLDumpMapper.java:485)atorg.apache.sqoop.mapr
