在使用Parquet数据摄取时，是否有任何原因导致Druid摄取缓慢？我们观察到，摄取JSON数据时，摄取速度至少提高了2倍。一般来说，哪个更好？DruidHadoop批处理摄取上下文中的JSON或Parquet。 最佳答案 Parquet针对一次写入多次读取(WORM)范例进行了优化。它写起来很慢，但读起来却非常快，尤其是当您只访问全部列的一个子集时。由于parquet数据格式经过压缩和编码，因此与JSON数据格式相比，它的写入速度较慢。在这里，您可以使用parquet格式在数据摄取性能上做出妥协，但对于数据分析而言，由于其列格式
我的Parquet文件结构如下:+------+------------------+------------------+|col1|col2|col3|+------+------------------+------------------+|v0|{k1:v1,k2:v2}|{k3:v3,k4:v4}|+------+------------------+------------------+col2和col3是map列。我希望在此之上创建一个具有以下架构的配置单元表，如下所示:+-------+-----+-----+-----+-----+|col1|k1|k2|k3|k4
我已经配置了hadoop(多节点设置)。在启动hadoop之前，我想为此格式化名称节点，我运行以下命令-->>hadoopnamenode-format它给出了一个错误-->/home/sandip/project/hadoop-1.1.2/bin/hadoop:line320:/usr/lib/jvm/java-6-openjdk-i386/jre/bin/java/bin/java:Notadirectory/home/sandip/project/hadoop-1.1.2/bin/hadoop:line390:/usr/lib/jvm/java-6-openjdk-i386/jr
目前我有一个初始系统在工作，它读取一个文件，每行格式如下所示:REVISION1230364918Anarchism2005-12-06T17:44:47ZRJII141644使用此代码:CREATEEXTERNALTABLEmytable(typeSTRING,aidBIGINT,ridBIGINT,titleSTRING,tsSTRING,unameSTRING,uidSTRING)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY''STOREDASTEXTFILELOCATION'/my/local/path/to/file';但是现在我有一个文件，每一行
当我尝试运行命令时hdfsnodename-format我收到此错误消息:/usr/local/hadoop/bin/hdfs:line304:/usr/local/Java/jdk1.7.0_79/bin/java:cannotexecutebinaryfile:Execformaterror/usr/local/hadoop/bin/hdfs:line304:/usr/local/Java/jdk1.7.0_79/bin/java:Success现在，我打开了hdfs文件，这是第304行:exec"$JAVA"-Dproc_$COMMAND$JAVA_HEAP_MAX$HADOOP
我在Hadoop2.6上运行Hive1.2，我加载了一个21GB大小的Parquet表，存储在HDFS中，复制因子为1，在3个节点上。我正在运行一个简单的选择查询，它不返回任何行(主要是为了衡量全表扫描的性能):select*frommyParquetTablewhereid但我不断从“ParquetFileReader”中获取Java堆空间内存问题(接近map-only作业的末尾):java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspaceatparquet.hadoop.ParquetFileReader$ConsecutiveChunkList.readAl
我正在尝试使用ApacheSpark读取DynamodDB表。以下是我的实现:所以在SparkShell中spark-shell--jars/usr/share/aws/emr/ddb/lib/emr-ddb-hadoop.jarimportorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.dynamodb.DynamoDBItemWritable/*ImportingDynamoDBInputFormatandDynamoDBOutputFormat*/importorg.apache.hadoop.dynamodb.read.Dyn
输入文件如下eno::ename::dept::sal101::emp1::comp1::2800000201::emp2::comp2::2800000301::emp3::comp3::3400000401::emp4::comp4::3600000501::emp5::comp5::400000>createtableemp(enamestring,edeptstring)>rowformatserde'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe'>WITHSERDEPROPERTIES(>"input.regex"="^([
我可以像这样将parquet文件写入pyspark中的分区:rdd.write.partitionBy("created_year","created_month").parquet("hdfs:///my_file")parquet文件自动分区为created_year，created_month。如何在java中做同样的事情？我在ParquetWriter类中看不到选项。还有其他类可以做到这一点吗？谢谢， 最佳答案 您必须将您的RDD转换为DataFrame，然后调用writeparquet函数。df=sql_context.c
我一直在使用sqoop从mysql导入数据到hive，我使用的命令如下:sqoopimport--connectjdbc:mysql://localhost:3306/datasync\--usernameroot--password654321\--query'SELECTid,nameFROMtestWHERE$CONDITIONS'--split-byid\--hive-import--hive-databasedefault--hive-tablea\--target-dir/tmp/yfr--as-parquetfileHive表已创建并插入数据，但是我找不到parquet文
