我创建了一个hive表，如下所示:createtableparqtab(idint,namechar(30),citychar(30))partitionedby(countrychar(30))rowformatdelimitedfieldsterminatedby','storedasparquetlocation'/home/hive/practice';并加载以下数据:3,Bobby,London4,Sunny,Amsterdam使用加载命令:loaddatalocalinpath'/home/cloudera/Desktop/hid'intotableparqtabparti
我在spark-shell中将一个DataFrame写入了hdfs，并得到了以下输出。我想了解的是，什么决定了正在写入的Parquet文件的大小？我的dfs.block.size设置为:scala>spark.sparkContext.hadoopConfiguration.get("dfs.block.size")res1:String=134217728这是128MB，为什么我的文件在20,000,000字节范围内？-rw-r--r--1hadoopsupergroup02018-11-1311:51/new_sample_parquet_test/_SUCCESS-rw-r--r
hive2.1我有下表定义:CREATEEXTERNALTABLEtable_snappy(aSTRING,bINT)PARTITIONEDBY(cSTRING)ROWFORMATSERDE'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'STOREDASINPUTFORMAT'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat'OUTPUTFORMAT'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredPa
我正在开发一种实用程序，它一次读取多个parquet文件并将它们写入一个输出文件。实现非常简单。该实用程序从目录中读取parquet文件，从所有文件中读取Group并将它们放入列表中。然后使用ParquetWrite将所有这些组写入一个文件中。读取600mb后，它抛出Java堆空间内存不足错误。读写500mb的数据也需要15-20分钟。Isthereawaytomakethisoperationmoreefficient?读取方法如下所示:ParquetFileReaderreader=newParquetFileReader(conf,path,ParquetMetadataConv
我正在使用spark以parquet格式在Hadoop和hive上写入数据。我想启用压缩，但我只能找到2种压缩类型-大多数时候都使用snappy和Gzip。Parquet是否也支持任何其他压缩，如Deflate和lzo？ 最佳答案 ApacheParquet支持的压缩类型在parquet-format存储库中指定:/***Supportedcompressionalgorithms.**Codecsaddedin2.4canbereadbyreadersbasedon2.4andlater.*Codecsupportmayvaryb
我正在gruntshell中尝试以下Pig语句。pig版本是-->ApachePig版本0.12.1grunt>register/home/user/surender/mapreducejars/parquet-pig-1.0.1.jar;grunt>A=LOAD'/user/user/inputfiles/parquet.txt'USINGPigStorage(',')AS(id:int,name:chararray);grunt>STOREAinto'/user/user/outputfiles/pig'USINGparquet.pig.ParquetStorer;2016-09-
我有包含Parquet数据的Hive外部表。这里没有使用压缩。我正在使用spark作业将数据(Parquet文件)写入HDFS目录。但是当我尝试从表中选择数据时，出现以下错误/警告并且没有出现输出。我确信这是一个常见问题。请告诉我如何克服这个问题？hive-1.2.1000.2.5.0.0-1245hdp-2.5.0.0-1245Spark版本1.6.2Jun1,20175:04:27PMWARNING:org.apache.parquet.CorruptStatistics:Ignoringstatisticsbecausecreated_bycouldnotbeparsed(see
我在格式化namenode时遇到以下错误，我已经尝试使用sudosu，正如其他一些堆栈溢出解决方案中提到的那样，但我仍然遇到此错误，请协助。14/01/1616:10:41INFOutil.GSet:ComputingcapacityformapINodeMap14/01/1616:10:41INFOutil.GSet:VMtype=64-bit14/01/1616:10:41INFOutil.GSet:1.0%maxmemory=889MB14/01/1616:10:41INFOutil.GSet:capacity=2^20=1048576entries14/01/1616:10:4
假设我的HDFSblock大小等于256Mb，并且我需要在OCR/Parquet文件上存储20Gb的数据，将所有数据存储在一个OCR/Parquet文件上是否更好，还是最好将它存储在许多256Mb(HDFSblock大小)的ORC/Parquet文件中？提前致谢。 最佳答案 Mappers和Reducers负责处理您的核心数据处理需求。资源管理器负责根据您提供的输入和输入类型识别特定作业中涉及的数据，并尝试将其划分为多个任务并管理这些作业的执行。但是，您需要确保您提供的数据经过优化并平均分配，以便资源管理器可以将它们分配给映射器。注
我想使用parquet-tools-1.8.1.jar仅转储某些文本文件中的特定列。但无法这样做。我正在尝试以下命令。请注意我的列名有正斜杠。parquet-tools-1.8.1.jardump--column'dir1/log1/job12121''/hdfs-path/to/parquetfilewithspace.parquet'>/home/local/parquet/output.text 最佳答案 运行hadoopjarparquet-tools-1.8.1.jarparquet.tools.Maindump--col
