首先，我不确定这是否可能。如果可能的话，我仍然不确定这是否是正确的做法。我拥有的是:HDFS上的两个名为A和B的大型csv文件A有以下列:a1、a2、a3、a4B有以下列:b1、b2、b3、b4、b5我想要的是:加入两个文件，假设a1=b1我遇到的问题是:如果连接键上的两个文件之间存在多对多关系，我如何使用Java上的HadoopMapreduce执行此操作？从下图中可以看出，A有4行匹配a1=x，B有2行匹配b1=x。因此，在a1=b1=x上连接两个表会产生4*2=8行(组合)，如最后一个表所示。使用reduce侧连接，我无法做到这一点，因为这意味着增加键值对，这违背了MapRedu

我对在工作中使用Pig还比较陌生。我有一个巨大的表(367万个条目)，其中包含字段--id、feat1:value、feat2:value...featN:value。其中id是文本，feat_i是特征名称，value是给定id的特征i的值.每个元组的特征数量可能会有所不同，因为它是稀疏表示。例如这是数据中3行的示例id1f1:23f3:45f7:67id2f2:12f3:23f5:21id3f7:30f16:8f23:1现在的任务是对具有共同特征的查询进行分组。我应该能够获得那些具有任何功能重叠的查询集。我尝试了几件事。CROSS和JOINS造成数据爆炸，reducer卡住了。我不熟

我创建的Pig脚本有效，除非我尝试在我加入的字段上使用GENERATE。cc_data=LOAD'default.complaint1'USINGorg.apache.hive.hcatalog.pig.HCatLoader();cc2_data=LOAD'default.complaint2'USINGorg.apache.hive.hcatalog.pig.HCatLoader();combined=joincc_databycomplaintid,cc2_databycomplaintid;如果我对我的组合执行DESCRIBE，它会显示如下:合并:{cc_data::datere

以下代码存在于PROD中并且每天运行，我正在尝试对其进行优化。我看到设置hive.auto.convert.join=FALSE；正在让它执行一个Reducesidejoin，它运行2.5小时并产生2324381条记录的行数。如果我设置hive.auto.convert.join=TRUE；然后它执行Map端连接并仅运行20分钟并生成5766529条记录的行数。我需要知道为什么行数不同，这是否正确？行数不同可以吗？我的印象是，无论发生哪个连接，O/P或查询都应该保持不变。在这两种情况下，源数据都保持不变，而且对于我正在更改的配置单元设置，所有其他条件都是相同的。INSERTOVERWR

我的问题与Hadoop中的Mapsidejoin有关。前几天我正在阅读ProHadoop我不明白以下句子“map-sidejoin提供了一个框架，用于对多个排序的对象执行操作数据集。虽然连接中的单个maptask失去了数据局部性的大部分优势，由于消除减少阶段和/或大大减少了reduce所需的数据量。”如果排序后的数据集存储在HDFS上，它怎么会失去数据局部性的优势？Hadoop中的作业跟踪器不会在数据集block本地化的同一位置运行任务跟踪器吗？请纠正我的理解。 最佳答案 这个说法是正确的。您不会丢失所有数据局部性，但会丢失其中的一

我有2个表-bpm_agent_data-40Millionrecords,5Columnsbpm_loan_data-20Millionrecords,5Columns现在我在Hive中运行了一个查询-selectcount(bpm_agent_data.AgentID),count(bpm_loan_data.LoanNumber)frombpm_agent_dataJOINbpm_loan_datawherebpm_loan_data.id=bpm_agent_data.id;这需要很长时间才能完成。在HIVE中编写查询的理想方式应该是什么，这样Reducer就不会花费太多时间。

sql查询是相当标准的内部连接类型。例如，比较n个表以查看所有n个表中存在哪些customerId将是一个基本的WHERE...AND类型查询。问题是表的大小超过1000万条记录。数据库是非规范化的。规范化不是一种选择。查询要么需要很长时间才能完成，要么永远不会完成。我不确定它是否相关，但我们正在将springxd作业模块用于其他类型的查询。我不确定如何划分此类作业，以便它可以并行运行，从而花费更少的时间，因此如果步骤/子部分失败，它可以从中断的地方继续。具有类似问题的其他帖子建议使用数据库引擎之外的替代方法，例如在代码中实现LOOPJOIN或使用MapReduce或Hadoop，我从

我有两个具有相同列的表，我想找出第一个表中存在但第二个表中不存在的记录。两个表之间的键由三列组成。我正在编写如下所示的Hive查询:*Selecta.x,b.yfromtable_1aleftouterjointable_2bona.c1=b.c1anda.c2=b.c2anda.c3=b.c3whereisnull(b.c1)orisnull(b.c2)orisnull(b.c3);*这个查询是否正确？如果table_1中有100条记录，其中50条记录与table_2匹配，则结果将包含table_1中剩余的50行或更多行，因为我对多个属性进行连接并在where条件下使用“OR”。

HiveonSpark不使用Map-Join查询View，该View对多个表进行联合。当使用MR引擎进行相同的查询时，使用Map-Join。我尝试按照Cloudera的建议设置各种Spark设置-https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-13-x/topics/admin_hos_oview.html#dpp_in_hos我使用的View是一些表的简单联合，这些表都具有相同的结构并已分区。View是这样创建的:createviewmyViewasselect*fromtbl1unionallselect*fromtbl2un

SQLSELECTm.x,m.y,n.a,n.bfrommydata1m,mydata2nWHEREm.x=n.aANDm.y>=n.ypigA=LOAD'mydata1'AS(x:int,y:datetime);B=LOAD'mydata2'AS(a:int,b:datetime);我现在需要使用上述sql条件连接两个表。我将如何使用连接条件在PIG中实现上述逻辑？ 最佳答案 试试这个:A=LOAD'mydata1'AS(x:int,y:datetime);B=LOAD'mydata2'AS(a:int,b:datetime);C