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$ConsecutiveChunkList.readAl
我正在尝试使用ApacheSpark读取DynamodDB表。以下是我的实现:所以在SparkShell中spark-shell--jars/usr/share/aws/emr/ddb/lib/emr-ddb-hadoop.jarimportorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.dynamodb.DynamoDBItemWritable/*ImportingDynamoDBInputFormatandDynamoDBOutputFormat*/importorg.apache.hadoop.dynamodb.read.Dyn
在EMR上运行自定义jar时出现此错误。Exceptioninthread"main"com.amazon.ws.emr.hadoop.fs.shaded.com.amazonaws.services.s3.model.AmazonS3Exception:BadRequest(Service:AmazonS3;StatusCode:400;ErrorCode:400BadRequest;RequestID:B042BB0B40A75966),S3ExtendedRequestID:vr/DUr8HD3xjomauyzqvVdGuW3fHBP8PDUmTIAoVLUxrmsxh9H+OS
我可以像这样将parquet文件写入pyspark中的分区:rdd.write.partitionBy("created_year","created_month").parquet("hdfs:///my_file")parquet文件自动分区为created_year，created_month。如何在java中做同样的事情？我在ParquetWriter类中看不到选项。还有其他类可以做到这一点吗？谢谢， 最佳答案 您必须将您的RDD转换为DataFrame，然后调用writeparquet函数。df=sql_context.c
我一直在使用sqoop从mysql导入数据到hive，我使用的命令如下:sqoopimport--connectjdbc:mysql://localhost:3306/datasync\--usernameroot--password654321\--query'SELECTid,nameFROMtestWHERE$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
我正在尝试了解如何将MR作业提交到基于YARN的Hadoop集群。案例1:对于只有一个ResourceManager(即NOHA)的情况，我们可以像这样提交作业(我实际使用过，我认为是正确的)。hadoopjarword-count.jarcom.example.driver.MainDriver-fshdfs://master.hadoop.cluster:54310-jtmaster.hadoop.cluster:8032/first/dir/IP_from_hdfs.txt/result/dir可以看出，RM在端口8032上运行，NN在54310上运行，我指定了主机名，因为只有一
我正在使用Sqoop1(版本1.4.6，CDH5.7.4)从Oracle导入。Sqoop创建一个临时的ParquetHive表，然后我使用Hive(直线)插入目标表。这种双步摄取是由于目标表具有与Sqoop的不同的列类型映射，因此使用insertinto我可以即时转换它们。我也在Snappy中即时压缩。这工作正常。目前，我没有控制Sqoop导入命令的类型映射。在我的特殊情况下它太复杂了。一开始我是在平面文件中导入的，但是我的字段包含一堆字符，这些字符会破坏我的行，例如换行符、回车符、制表符等等。出于这个和其他原因，我决定转向Parquet(不幸的是，avro不是一个选项，因为我们使用的
在使用scala或pyspark读取存储在hadoop中的parquet文件时发生错误:#scalavardff=spark.read.parquet("/super/important/df")org.apache.spark.sql.AnalysisException:UnabletoinferschemaforParquet.Itmustbespecifiedmanually.;atorg.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource$$anonfun$8.apply(DataSource.scala:189)atorg.ap
我有spark2.4.0和Hadoop3.1.1。根据HadoopDocumentation，为了使用新的Magic提交器，它允许将parquet文件一致地写入S3，我在conf/spark-default.conf中设置了这些值:spark.sql.sources.commitProtocolClasscom.hortonworks.spark.cloud.commit.PathOutputCommitProtocolspark.sql.parquet.output.committer.classorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.Bindi
我试图弄清楚表中存储的数据是针对特定日期条件集存储在众多Parquet文件中的哪个文件中。例如:selectfilenamesfromtablewheredateCol='1-1-2010';我记得在某个地方读到过这件事是可能的，但我想不起来了；我在别处也找不到。有人有什么想法吗？ 最佳答案 明白了。selectdistinct(INPUT__FILE__NAME)fromtablewhereconditions; 关于hadoop-如何根据表中的数据获取Parquet文件名，我们在St
