我创建了如下外部表...hive-e"createexternaltabletemp_db.temp_table(achar(10),bint)PARTITIONEDBY(PART_DATEVARCHAR(10))ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY'\t'STOREDASTEXTFILELOCATION'/work/temp_db/temp_table'"我在IntelliJIDEA中将saveAsTextFile()与scala一起使用，如下所示...itemsRdd.map(_.makeTsv).saveAsTextFile("hdfs://w
这个下面的程序我正尝试在ApachePig中按原样和非结构化数据执行它i)我有包含街道名称、城市和州的数据集:ii)按州分组iii)我在数据集中获取COUNT(*)个状态现在我的o/p将类似于statename,count===>该状态在数据集中可用的时间程序:realestate=LOADDATAusingpigstorage(',')as(street:string,citystring,statestring);A=GROUPrealestatebystate;B=FOREACHAGENERATEgroup,count(*)O/P会像CA,14washington,20现在我需要
我正在将平面文件传送到hdfs。文件的一般结构如下:我在这个数据集之上构建了一个外部配置单元表。下面是我的配置单元ddl:createexternaltableext_test(idstring,namestring,agestring)rowformatDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY','STOREDASTEXTFILELOCATION''TBLPROPERTIES('skip.footer.line.count'='1','skip.header.line.count'='2')当我在HIVE中查询select*fromext_test时；我从外部表中得到了
我使用的是Hadoop1.2.1，出于某种原因，我的WordCount输出看起来很奇怪:输入文件:thisisspartathiswasspartahelloworldgoodbyeworldhdfs输出:goodbye1hello1is1sparta1sparta1this1this1was1world1world1代码:publicclassWordCount{publicstaticclassMapextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();p
我是一名学生，正在学习如何使用hortonworks沙箱使用Pig脚本。我的问题是我无法正确使用SUM函数。我已经成功地分离了防火墙日志的字段，并且我能够执行多个查询并使用计数函数......但是在一个案例中我真正需要的SUM函数没有运气。我在下面使用的这段代码:A=FOREACHlogs_baseGENERATEdevice_id,src,src_port,dst,dst_port,tran_ip,tran_port,service,duration,sent,rcvd,sent_pkt,rcvd_pkt,SN,user,group1,REGEX_EXTRACT(date,'\\d{
我为Hadoop集群设置了Kerberos身份验证。当我尝试使用kinit获取kerberos票证时，它将票证存储在krb5cc_0中$sudoklistTicketcache:FILE:/tmp/krb5cc_0Defaultprincipal:hduser/stwhdrm01@FDATA.COMValidstartingExpiresServiceprincipal01/04/201810:15:1401/05/201810:15:14krbtgt/FDATA.COM@FDATA.COM但是当我尝试在命令行上列出HDFS目录时，出现以下错误:$hdfsdfs-ls/openjdkv
我将SQLAlchemy与MySQL数据库一起使用，我想计算表中的行数(大约300k)。SQLAlchemycount函数的运行时间大约是直接在MySQL中编写相同查询的50倍。我做错了吗？#thistakesover3secondstoreturnsession.query(Segment).count()但是:SELECTCOUNT(*)FROMsegments;+----------+|COUNT(*)|+----------+|281992|+----------+1rowinset(0.07sec)速度差异随着表的大小而增加(在100k行下几乎看不到)。更新使用session
我将SQLAlchemy与MySQL数据库一起使用，我想计算表中的行数(大约300k)。SQLAlchemycount函数的运行时间大约是直接在MySQL中编写相同查询的50倍。我做错了吗？#thistakesover3secondstoreturnsession.query(Segment).count()但是:SELECTCOUNT(*)FROMsegments;+----------+|COUNT(*)|+----------+|281992|+----------+1rowinset(0.07sec)速度差异随着表的大小而增加(在100k行下几乎看不到)。更新使用session
我在对hdfs上的大约55个文件和总共1B条记录进行简单计数操作时遇到了很多麻烦。spark-shell和PySpark都因OOM错误而失败。我正在使用yarn、MapR、Spark1.3.1和hdfs2.4.1。(它在本地模式下也失败了。)我尝试遵循调整和配置建议，向执行程序投入越来越多的内存。我的配置是conf=(SparkConf().setMaster("yarn-client").setAppName("pyspark-testing").set("spark.executor.memory","6g").set("spark.driver.memory","6g").set
看看这些。0:jdbc:hive2>selectdistinctA_COLfromA_TABLEwhereA_COL='1999-05-04';+-------------+--+|A_COL|+-------------+--+|1999-05-04|+-------------+--+1rowselected(6.127seconds)0:jdbc:hive2>selectcount(*)fromA_TABLEwhereA_COL='1999-05-04';+------+--+|_c0|+------+--+|0|+------+--+1rowselected(4.206seco
