在配置单元SQL中使用row_number()，我可以通过在where子句中选择1来过滤重复项/选择id的第一个实例，如下所示。我在这里需要的是如何找到每个组中的最后一个实例。select*from(selectc1,c2,c3,c4,c5,id,row_number()over(partitionbyidORDERBYid)asseqfromtable)ascntwhereseq=1;我的要求是，例如，如果id1212有3个实例，而1313有5个实例，如下表所示，我可以使用上面的查询并通过在where子句中选择1来仅获取一个实例。但是我想要下面的id12123和5id1313。c1,
我正在运行一个具有M个核心实例和N个任务实例的AmazonEMR集群。我的作业每天运行多次并且对时间敏感，因此我保持M核心实例24/7全天候运行，这样我就没有与S3之间的数据传输开销。N个任务节点正在根据需要动态启动和终止。M个核心节点为c1.mediums，N个任务节点为m2.xlarge。有没有办法为每个实例配置mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum？对于我想要的核心节点:mapred.tasktracker.map.tasks.maximum=2mapred.task
为了对IntDoublePair进行排序，我实现了冒泡排序。例如:[10.5][10.8][10.67]排序为:[10.5][10.67][10.8]当我执行代码时，它给我的数据没有按排序顺序排列。我很困惑我哪里出错了。我需要一些帮助。privateArrayListsortCollection(ArrayListcollection){for(intcurrent=0;current=collection.get(next).getFirst().get()){if(collection.get(current).getSecond().get()>collection.get(ne
所以我只是在进行一些Hadoop培训，以了解这片土地的情况，并且我正在尝试进行reducesidejoin，我已经在运行，除了次要排序。所以基础知识:两个文件一个有球员，球队，薪水另一个有球员，球队，本垒打输出应该是球队，球员，薪水，本垒打纽约大都会队应该被划分到一个文件中，而所有其他蹩脚的球队应该被划分到另一个文件中。这些文件中的每一个都应按球队排序，其次按球员薪水排序。我正在使用团队keyplayerID加入并且有效，但我不知道我将如何按薪水排序，因为两个文件中只有一个有它。这是一项可能的任务还是只能通过map端连接来完成？ 最佳答案
我正在使用配置单元。当我使用INSERT查询编写动态分区并打开hive.optimize.sort.dynamic.partition选项(SEThive.optimize.sort.dynamic.partition=true)时，总是有单个每个分区中的文件。但是如果我关闭该选项(SEThive.optimize.sort.dynamic.partition=false)，我会遇到这样的内存不足异常。TaskAttempt3failed,info=[Error:Errorwhilerunningtask(failure):attempt_1534502930145_6994_1_01
我想知道是否可以更改每个作业的io.sort.mb值？我知道您可以在mapred-site.xml中为参数设置一个值，但我想以编程方式在不同的作业中使用不同的值。我尝试了conf.setInt("io.sort.mb",someValue)但它似乎不起作用。JVM设置有足够的内存(如2.25GB)并且没有其他作业在运行。 最佳答案 可以，提交前在Configuration(早期版本为JobConf)中设置即可。它确实有效；我在Mahout中使用它。确保在设置值之后和提交之前将conf设置到您的Job上。确保您也设置了正确的conf!
我只是hadoop.im的初学者，在执行seconday排序时得到空指针异常这是我的制图师课publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,OutputCollectoroutputCollector,Reporterreporter)throwsIOException{//TODOAuto-generatedmethodstubStringemployeeId=value.toString().split(",")[0];StringemployeeName=value.toString().split(",")[1];StringemployeeDe
我已经意识到，当使用Python代码运行Hadoop时，映射器或缩减器(不确定是哪个)在我的输出被reducer.py打印出来之前对其进行排序。目前它似乎是按字母数字排序的。我想知道是否有办法完全禁用它。我希望程序的输出基于它从mapper.py打印的顺序。我在Java中找到了答案，但没有找到Python的答案。我是否需要修改mapper.py或命令行参数？ 最佳答案 您应该阅读更多关于基本MapReduce概念的内容。尽管在某些情况下可能不需要排序，但“洗牌和排序”阶段的洗牌部分是MapReduce模型的固有部分。MapR
我在6个节点的hadoop集群上运行MapReduce作业，配置了4个映射任务和10个缩减任务。Mapper/Reducer在增加map/reduce任务数量时失败很多，如下所示，我遇到以下错误:标准错误日志java.lang.RuntimeException:PipeMapRed.waitOutputThreads():subprocessfailedwithcode143atorg.apache.hadoop.streaming.PipeMapRed.waitOutputThreads(PipeMapRed.java:362)atorg.apache.hadoop.streamin
我有一些数据来自reducer，它们是这样的:9,235,722,301,536,304,227,11我想根据第二列的数字对它们进行排序。像这样:2,306,307,115,724,221,539,23当我在本地运行我的程序时，我使用:sort-k2,2n但我不知道如何在Hadoop上做同样的事情。我尝试了几个不起作用的选项，例如:-Dmapreduce.partition.keycomparator.options=-k2,2n而且，我希望所有具有相同key的数据都可以在同一个reducer上运行。所以在这种情况下:2,30和6,30应该由同一个reducer处理。关于我应该放在ha
