我在每行输入中都有一条记录，每条记录大约有10个字段。首先，我按三个字段(field1,field2,field3)对记录进行分组，因此一个mapper/reducer负责一个唯一的组(基于三个字段)。在每个组中，我根据另一个整数字段timestamp对记录进行排序，并通过添加另一个字段用相同的标签aTag标记组中的每个记录。假设在mapper#1中，我将一个排序组标记为aTag，在mapper#2中，我标记了另一个组(一个不同的组，因为我最初根据三个字段对记录进行了分组)具有相同的标签aTag。现在，如果我根据标签字段对记录进行分组(即，在不同的映射器中对组进行分组)，我注意到每个组
这里是部分代码(在这部分已经测试之前省略了代码)data3=FOREACHdata2GENERATEgroup,SUM(data1.cpc)ascost:int;data4=ORDERdata3BYcostASC;DESCRIBEdata4;结果没有问题:data4:{group:chararray,cost:int}但是，如果我改变DESCRIBEdata4到DUMPdata4，会导致错误:2014-06-1117:22:26,525ERRORorg.apache.pig.tools.pigstats.SimplePigStats:ERROR:java.lang.RuntimeExc
我有以下代码创建窗口并在窗口中聚合值。df.groupBy(window("time","30minutes"))\.agg(func.countDistinct("customer_numbers")窗口列(包含时间段的列)现在是一个具有两个日期时间的结构。[datetime1,datetime2].我的数据框是这样的:windowcustomer_numbers[2018-02-04:10:00:00,2018-02-04:10:30:00]10[2018-02-04:10:30:00,2018-02-04:11:00:00]15我希望它看起来像这样startEndcustomer
我有一个文本文件(61Gb)，每一行都包含一个代表日期的字符串，例如2010年12月16日星期四18:53:32+0000在单核上迭代文件时间太长，因此我想使用Pyspark和Mapreduce技术快速找到某年某天的行频。我认为好的开始:importdateutil.parsertext_file=sc.textFile('dates.txt')date_freqs=text_file.map(lambdaline:dateutil.parser.parse(line))\.map(lambdadate:date+1)\.reduceByKey(lambdaa,b:a+b)不幸的是，我
我有一个简单的Sqoop查询，我用它来导入表ID的最大值并将其存储在HDFS中。存储在HDFS中是客户要求的，所以出于多种原因我要这样做。为了得到我用过的最大值sqoopimport\--connectjdbc:mysql://abc.com/sqoopemp\--usernameroot\--passwordroot\--e'selectmax(id)fromempWHERE$CONDITIONS'\--target-dirsqooplastmax\--m1\--drivercom.mysql.jdbc.Driver上面的查询给了我所需的答案，但出于性能原因，我正在考虑使用以下内容s
我看到了使用@Order注释的代码。我想知道这个注解对于SpringSecurity或SpringMVC有什么用处。这是一个例子:@Order(1)publicclassStatelessAuthenticationSecurityConfigextendsWebSecurityConfigurerAdapter{@AutowiredprivateUserDetailsServiceuserDetailsService;@AutowiredprivateTokenAuthenticationServicetokenAuthenticationService;}如果我们不使用这个注解，上
我看到了使用@Order注释的代码。我想知道这个注解对于SpringSecurity或SpringMVC有什么用处。这是一个例子:@Order(1)publicclassStatelessAuthenticationSecurityConfigextendsWebSecurityConfigurerAdapter{@AutowiredprivateUserDetailsServiceuserDetailsService;@AutowiredprivateTokenAuthenticationServicetokenAuthenticationService;}如果我们不使用这个注解，上
我们知道hive在排序作业开始之前不做采样，它只是利用MapReduce的排序机制，在reduce端进行merge-sort，只使用一个reduce，因为reduce收集mapper输出的所有数据在这种情况下，假设一台运行reduce的机器只有100GB的磁盘，如果数据太大而无法放入磁盘怎么办？ 最佳答案 Hive的并行排序机制还在开发中，见here.设计良好的数据仓库或数据库应用程序将避免这种全局排序。如果需要，请尝试使用Pig或Terasort(http://hadoop.apache.org/common/docs/curre
我有一个2.6MB大小的CSV文件。我创建了一个配置单元表并在其中加载了csv文件。现在，如果我将查询编写为“select*fromabcorderbya;”,mapreduce使用了1个reducer。它是如何识别reducer的数量为1的呢？它使用默认值“1”还是其他什么？一般来说，hive如何决定在“orderby”、“sortby”或“groupby”子句中使用多少个reducer？ 最佳答案 它与数据大小有关，默认为每1GB1个，由此属性调节:hive.exec.reducers.bytes.per.reducer如果你想
在尝试声明变量时，然后在Hive(Web客户端)上的Hive中使用该变量运行查询。它不起作用。setMAX_DATE='2017-05-2207:35:25';select*fromtableawheredatetime=${hivevar:Max_Date}limit1出现以下错误信息:Errorwhilecompilingstatement:FAILED:ParseExceptionline1:83cannotrecognizeinputnear'$''{''hivevar'inexpressionspecification 最佳答案
