我已经在HDFS中创建了外部表，在HAWQ中创建了内部表。我正在从SQLServer获取数据，使用talend进行etl处理流程就像SQLSERVER->外部表(PXFHAWQ)->内部表(HAWQ)在运行作业时出现以下错误错误:类型字符的值太长(50)(seg0slice1phds01.aa.com:40000pid=297176)详细信息:外部表podetails_stg0，pxf://PHD-HA/test/PoDetails_stg0.csv?profile=HdfsTextSimple的第17行，StockDes列我应该如何解决这个错误？ 最佳答案
尝试运行flume作业时出现以下错误。我在cloudera设置上运行它。Kafka是源Morphline用作拦截器，并从中创建avro记录。接收器是HDFS测试环境中的完全相同的文件(morphline、avro模式等、flume配置)。但是在另一个环境中它会抛出这个错误。2019-07-1514:24:17,669WARNorg.apache.flume.sink.hdfs.BucketWriter:CaughtIOExceptionwritingtoHDFSWriter(noprotocol:value).Closingfile(hdfs://8.8.8.8:8020/user/h
您好，请找到下面的代码和相应的错误:即使我使用了导入语句，但仍然出现错误importorg.apache.spark.sql._valsparkConf=newSparkConf().setAppName("new_proj")implicitvalsc=newSparkContext(sparkConf)valsqlContext=neworg.apache.spark.sql.SQLContext(sc)importsqlContext._importsqlContext.implicits._valprojects=sqlContext.read.json("/part-m-00
我尝试了所有可能的方法，通过导入所有可能的库并检查与saveAstextFile或saveAsSequenceFile相关的所有问题的答案甚至没有帮助。因此启动一个新线程。我收到错误消息“错误:值saveAsTextFile不是scala.collection.Map[String,Long]countResult.saveAsTextFile("tmp/testfile")的成员。在尝试将rdd保存到HDFS。我正在按照以下步骤操作。1.scala>importorg.apache.spark.SparkFilesimportorg.apache.spark.SparkFiles2.
我正在学习apachespark并尝试在scala终端上执行一个小程序。我已经使用以下命令启动了dfs、yarn和历史服务器:start-dfs.shstart-yarn.shmr-jobhistory-deamon.shstarthistoryserver然后在scala终端中，我编写了以下命令:varfile=sc.textFile("/Users/****/Documents/backups/h/*****/input/ncdc/micro-tab/sample.txt");valrecords=lines.map(_.split("\t"));valfilters=record
如何在Spring中使用@Value注释从属性文件中将值注入(inject)Map？我的SpringJava类是，我尝试使用$，但收到以下错误消息:Couldnotautowirefield:privatejava.util.MapTest.standard;nestedexceptionisjava.lang.IllegalArgumentException:Couldnotresolveplaceholder'com.test.standard'instringvalue"${com.test.standard}"@ConfigurationProperty("com.hello.
如何在Spring中使用@Value注释从属性文件中将值注入(inject)Map？我的SpringJava类是，我尝试使用$，但收到以下错误消息:Couldnotautowirefield:privatejava.util.MapTest.standard;nestedexceptionisjava.lang.IllegalArgumentException:Couldnotresolveplaceholder'com.test.standard'instringvalue"${com.test.standard}"@ConfigurationProperty("com.hello.
我不是HDFSNerd，但来自传统的RDMS背景，我正在接触Hadoop和Spark等新技术。现在，当涉及到对Spark数据进行SQL查询时，我正在研究我的选择。我意识到Spark天生就支持SQL查询。然后我遇到了这个链接https://www.enterprisedb.com/news/enterprisedb-announces-new-apache-spark-connecter-speed-postgres-big-data-processing我正在努力弄清这一点。如果我理解正确的话。数据仍然以HDFS格式存储，但Postgres连接器用作查询引擎？如果是这样，在存在现有查询
我有一个数据集如下-ABC(a,c,30)(a,b,20)(b,c,10)(c,d,1)现在我需要处理上述数据以获得如下输出-A列中的任何键都将乘以C的2倍B列中的任何键都将乘以C的3倍所以这里的预期输出将是-a100=30*2+20*2b80=20*3+10*2c122=30*3+10*3+1*2d3=1*3我可以像下面这样写-valx=sc.parallelize(List(("a","b",20),("b","c",10),("a","c",30),("c","d",1)))valmyVal=x.map({case(a,b,c)=>((a->2*c),(b->3*c))})myV
我有一个文件max_rank.txt包含:1,a2,b3,c和第二个文件max_rank_add.txt:def我的预期结果是:1,a2,b3,c,4,d,5,e6,f所以我想为第二组值生成RANK，但从大于第一组最大值的值开始。脚本的开头可能是这样的:existing=LOAD'max_rank.txt'usingPigStorage(',')AS(id:int,text:chararray);new=LOAD'max_rank_add.txt'usingPigStorage()AS(text2:chararray);ordered=ORDERexistingbyiddesc;lim
