我想运行一个hadoop单元测试，使用本地文件系统模式...我希望看到几个part-m-*文件被写入磁盘(而不是只有1个)。但是，由于它只是一个测试，我不想处理64M的数据(我相信默认大小是每个block~64megs)。在分布式模式下我们可以使用dfs.block.size我想知道是否有一种方法可以让我的本地文件系统写出小的part-m文件，也就是说，这样我的单元测试将用几个(尽管非常小)文件模拟大规模数据的内容。 最佳答案 假设您的输入格式可以处理可拆分文件(参见org.apache.hadoop.mapreduce.lib.i
我们能否定义一种方法来决定是否应该进行分桶或分区？ 最佳答案 通常Hive中的分区提供了一种将Hive表数据分离到多个文件/目录中的方法。但是分区在以下情况下会产生有效的结果，分区数量有限大小相当的分区但这可能并非在所有情况下都可行，例如当我们根据国家/地区等地理位置对我们的表进行分区时，一些较大的国家/地区将有较大的分区(例如:4-5个国家/地区本身贡献了总数据的70-80%)，其中小国家数据将创建小分区(世界上其余所有国家可能只占总数据的20-30%)。因此，在这些情况下，分区将不是理想的。为了克服过度分区的问题，Hive提供了
我在S3中有包含多行JSON(以换行符分隔)的文件。我想将这些文件转换为柱状格式以供AWSAthena使用我正在关注ConvertingtoColumnarFormatsguide要做到这一点，但是当转换为ORC时，S3中的分区约定将丢失。在这个例子中，如何在转换为parquets3的文件夹结构中保留dt分区？当我运行示例时，它只输出s3://myBucket/pq/000000_0而不是s3://myBucket/pq/dt=2009-04-14-04-05/000000_0这是设置接口(interface)以将JSON导入Hive表的HQL:CREATEEXTERNALTABLEi
我在Mesos0.14上运行Hadoop1.2.1。我的目标是记录输入数据大小、运行时间、cpu使用情况、内存使用情况等，以便稍后进行优化。除了数据大小之外，所有这些都是使用Sigar获得的。有什么方法可以获取正在运行的任何作业的输入数据大小？例如，当我运行hadoop示例的terasort时，我需要在作业实际运行之前获取teragen生成的数据大小。如果我正在运行Wordcountexample，我需要获取wordcount输入文件大小。我需要自动获取数据大小，因为我无法知道稍后将在该框架内运行什么作业。我正在使用Java编写一些mesos库代码。最好，我想在MesosExecuto
我正在尝试使用以下查询进行多次插入。Fromkiran.employee_partepinsertoverwritetablekiran.employee_ext_partpartition(pdept='gbm',pspm='ajay')selectep.id,ep.name,ep.dept,ep.skill,ep.sal,ep.mgr,ep.spm,ep.commentwhereep.pdept='gbm'andep.pspm='ajay'insertoverwritetablekiran.employee_ext_partpartition(pdept='rw',pspm='pr
据我所知，一个mapper将分配给一个split。但是当我将Splitsize设置为大于实际Blocksize时会发生什么？例如:如果我设置Blocksize=128Mb和SplitSize=130Mb，在这些情况下将运行多少映射器。是一个映射器还是多个映射器？ 最佳答案 如果InputSplit超过HDFSblock大小，则映射器最终会从多个block读取数据。在您的示例中，如果block大小=128MB且计算的拆分大小=130MB，将生成一个映射任务，该任务将从两个不同的block读取。这两个block究竟是如何被读取的，是HD
我正在使用配置单元。当我使用INSERT查询编写动态分区并打开hive.optimize.sort.dynamic.partition选项(SEThive.optimize.sort.dynamic.partition=true)时，总是有单个每个分区中的文件。但是如果我关闭该选项(SEThive.optimize.sort.dynamic.partition=false)，我会遇到这样的内存不足异常。TaskAttempt3failed,info=[Error:Errorwhilerunningtask(failure):attempt_1534502930145_6994_1_01
当我运行以下语句时出现错误Unrecognizedargument--hive-partition-key:sqoopimport--connect'jdbc:sqlserver://192.168.56.1;database=xyz_dms_cust_100;username-hadoop;password=hadoop'--tablee_purchase_category--hive_import--delete-target-dir--hive-tablepurchase_category_p--hive-partition-key"creation_date"--hive-pa
好吧，我有一些关于将mysql数据加载到hive2的问题，并且不知道如何指定分隔符，我尝试了serval次但一无所获。下面是hive表，id是分区列，0:jdbc:hive2://localhost/>desctest;+-----------+------------+----------+|col_name|data_type|comment|+-----------+------------+----------+|a|string|||id|int||+-----------+------------+----------+当我执行loaddatalocalinpath'fil
我们有一个用于处理原始日志文件数据的外部Hive表。这些文件按小时计算，并按日期和源主机名分区。目前，我们正在使用每小时触发几次的简单python脚本导入文件。该脚本根据需要在HDFS上创建子文件夹，从临时本地存储复制新文件并将任何新分区添加到Hive。今天，使用“ALTERTABLE...ADDPARTITION...”创建新分区。但是，如果另一个Hive查询正在该表上运行，它将被锁定，这意味着添加分区命令将失败(如果查询运行时间足够长)，因为它需要独占锁。此方法的替代方法是使用“MSCKREPAIRTABLE”，出于某种原因，它不似乎在表上获取任何锁。但是，我的印象是不建议在生产环
