我有3个RDD需要加入。valevent1001RDD:schemaRDD=[eventtype,id,location,date1][1001,4929102,LOC01,2015-01-2010:44:39][1001,4929103,LOC02,2015-01-2010:44:39][1001,4929104,LOC03,2015-01-2010:44:39]valevent2009RDD:schemaRDD=[eventtype,id,celltype,date1](不按id分组，因为我需要4个日期，具体取决于celltype)[2009,4929101,R01,2015-01
如何重写这些查询以避免在reduce阶段使用单个reducer？它需要永远，我失去了使用它的并行性的好处。selectid,count(distinctlocations)ASunique_locationsfrommytable;和selectid,size(collect_set(locations))ASunique_locationsfrommytable; 最佳答案 使用两个查询对count(distinctvar)有效:SELECTcount(1)FROM(SELECTDISTINCTlocationsasunique_
我正在使用只有4个节点的hadoopCloudera系统，但磁盘空间很大(200TB)。在我的pig脚本中，我每月加载几个文件，每个文件的大小约为200Gb。我注意到，如果我在我的pig脚本中加载大约一年的数据，Pig会创建大约15k个mappers，整个过程大约需要3个小时(包括reduce步骤)。相反，如果我加载三年的数据(大约5TB)，那么Pig会创建大约30k个mappers，基本上所有节点在处理超过15次后都会变得不健康小时。我是不是遇到了瓶颈？或者我应该使用一些默认选项？我的pig脚本非常基本:我分组，我数数。非常感谢! 最佳答案
在hive上运行一个简单的选择查询时我遇到了这个奇怪的错误java.lang.IllegalArgumentException:WrongFS:file://usr/lib/hive/lib/CustomUDFint.jar,expected:file:///atorg.apache.hadoop.fs.FileSystem.checkPath(FileSystem.java:410)atorg.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.pathToFile(RawLocalFileSystem.java:56)atorg.apache.hadoop.fs
我有一个每天更新的事务表table_A。每天我都会使用file_date字段从外部table_B将新数据插入table_A以从外部table_B过滤必要的数据>插入到table_A。但是，如果我使用硬编码日期与使用Hive日期函数，则性能会有很大差异:--Fastversion(~20minutes)SETdate_ingest='2016-12-07';SEThive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;SEThive.exec.dynamic.partition=TRUE;INSERTINTOTABLEtable_APARTITION(FIL
我有以下(非常简单的)Hive查询:selectuser_id,event_id,min(time)asstart,max(time)asend,count(*)astotal,count(interaction==1)asclicksfromevents_allgroupbyuser_id,event_id;表格结构如下:user_idevent_idtimeinteractionEx833Lli36nxTvGTA1DvjuCUv6EnkVundBHSBzQevw14304815302950Ex833Lli36nxTvGTA1DvjuCUv6EnkVundBHSBzQevw14304
我正在编写配置单元查询，因为获取记录具有最大频率值。tablenamebookfreq,havingtwocolumnyear&freqyearfreq19992200041989419905查询:SELECT*FROMbookfreqwherefreqIN(SELECTMax(freq)FROMbookfreq);我遇到了这样的异常FAILED:ParseExceptionline1:38cannotrecognizeinputnear'SELECT''Max''('inexpressionspecification 最佳答案 如
报错信息，两种[放置30-575]具有时钟功能的IO引脚和MMCM对的次优放置。如果此设计可接受此次优条件，则可以使用.xdc文件中的CLOCK_DEDICATED_ROUTE约束将此消息降级为“警告”。但是，强烈不鼓励使用此覆盖。可以在.xdc文件中直接使用这些示例来覆盖此时钟规则。[Place30-675]具有全局时钟功能的IO引脚和BUFG对的次优位置。如果此设计可接受此次优条件，则可以使用.xdc文件中的CLOCK_DEDICATED_ROUTE约束将此消息降级为“警告”。但是，强烈不鼓励使用此覆盖。可以在.xdc文件中直接使用这些示例来覆盖此时钟规则。我出现了第一种，是在配置ddr时
我有一个看起来像这样的表:usr_idquery_ts123452019/05/13 02:061234442019/05/15 04:061234442019/05/16 05:06123452019/05/16 02:06123452019/05/15 02:06它包含一个用户ID，以及他们何时运行查询。表中的每个条目代表该ID在给定时间戳运行1个查询。我正在尝试制作这个:usr_idday_1day_2…day_3012345311315123444234114我想显示每个ID在过去30天内每天运行的查询数量，如果当天没有运行查询，它将是0。这是我提出的查询的一部分，SELECT
我加入了多个表，总行数约为250亿行。最重要的是，我正在做聚合。下面是我的配置单元设置，我用它来生成最终输出。我不太确定如何调整查询并使其运行得更快。目前，我正在反复试验，看看是否能产生一些结果，但似乎没有用。Mappers运行得更快，但reducers需要很长时间才能完成。谁能分享您对此的看法？谢谢。SEThive.execution.engine=tez;SEThive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;SEThive.qubole.cleanup.partial.data.on.failure=true;SEThive.tez.conta
