在使用Hue2.3.1-402时，我注意到HQL的date_add函数在一天后给出结果时存在一些错误，这可能是由于UTC时区问题造成的。运行下面的两个代码会产生不同的结果:SELECTDATE_ADD(TO_DATE('2015-02-22'),25)ASd1_b2015-03-19SELECTDATE_ADD(TO_DATE(d1),25)ASd1_bFROM(SELECT'2015-02-22'asd1)a2015-03-18当date_add函数计算多行数据时，会出现类似的问题。在没有to_date转换的情况下运行(将其保留为字符串)并给出相同的结果。
我只想将排序/洗牌后输出的前10条记录移动到缩减程序。这可能吗？原因是这样的:我要在一个文件中找到数量最多的最少10项。但是，我知道映射阶段的结果将到达已经排序的reducer。因此，我不想在映射器中排序，而是只想将“洗牌和排序”之后的前10行传递给缩减器。这将允许reducer仅对原始记录的一个子集进行排序。有什么办法吗？ 最佳答案 您可以通过为作业编写自定义Combiner来实现这一点。MapReduce作业的不同阶段是:Mapper->Partitioner->Sorting->Combiner->Reducer.现在Comb
我尝试将RDD中的每条记录写入多个文件(每个黑名单一个，并按键分组)到HDFS，并在每个文件集上应用黑名单。首先，我将MultipleTextOutputFormat与keyBy结合使用，按记录中的字段对输出文件进行分组，效果很好。所以我的输出文件现在由一个键命名，来自记录，记录在这个文件中分组。但我现在的问题是，我需要在输出上应用黑名单并分别保存这些输出中的每一个。我使用一个简单的过滤器做到了这一点。现在发生的情况是，应用此文件管理器会导致作业针对x个不同的黑名单完成X次。对于大量记录，这是NotAcceptable。即使之前在Dataframe上调用缓存函数。为了弄清楚我想要什么，
我试图每周生成一组完全刷新的数字，从hive中的表中提取。现在我使用这种方法:SELECTCOUNT(DISTINCTcasewhentimestampbetweenTO_DATE("2016-01-28")andTO_DATE("2016-01-30")thenuseridend)asweek_1,COUNT(DISTINCTcasewhentimestampbetweenTO_DATE("2016-01-28")andTO_DATE("2016-02-06")thenuseridend)asweek_2FROMData;我正在尝试获得更多信息:选择月(时间戳)、周(时间戳)、COU
hive>CREATETABLErecords(yearSTRING,temperatureINT,qualityINT)>ROWFORMATDELIMITED>FIELDSTERMINATEDBY'\t';FAILED:ExecutionError,returncode1fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask.MetaException(message:file:/user/hive/warehouse/recordsisnotadirectoryorunabletocreateone)如何解决错误？/user/hive/warehous
我在每行输入中都有一条记录，每条记录大约有10个字段。首先，我按三个字段(field1,field2,field3)对记录进行分组，因此一个mapper/reducer负责一个唯一的组(基于三个字段)。在每个组中，我根据另一个整数字段timestamp对记录进行排序，并通过添加另一个字段用相同的标签aTag标记组中的每个记录。假设在mapper#1中，我将一个排序组标记为aTag，在mapper#2中，我标记了另一个组(一个不同的组，因为我最初根据三个字段对记录进行了分组)具有相同的标签aTag。现在，如果我根据标签字段对记录进行分组(即，在不同的映射器中对组进行分组)，我注意到每个组
据我所知，需要一个索引文件来使输出可拆分。如果mapred.output.compression.type=SequenceFile.CompressionType.RECORD，还需要建立Index文件吗？ 最佳答案 简答:RECORD和BLOCKcompression.type属性适用于序列文件，不适用于简单的文本文件(可以使用lzo或gzip或bz2独立压缩...)更多信息:LZO是一种压缩编解码器，它提供比gzip更好的压缩和解压缩速度，并且还具有拆分功能。LZO允许这样做，因为它由许多较小的(~256K)压缩数据block
运行MapRed作业后，我们会得到一些关于该作业的摘要，例如:...reduceinputrecords:10reduceinputgroups:3...我知道这是由组合重复键引起的。我的问题是reducer用来组合记录的方法是什么？key1.equals(key2)orkey1.hashCode==key2.hashCode?谢谢。 最佳答案 只有compareTo因为键必须实现WritableComparable.key.hashCode()用于分区原因。永远不会使用等于。 关于ha
是否有可能在Hive中获取记录的文件名？这对调试非常有帮助。在我的特殊情况下，我在映射到包含>100个大文件的文件夹的表中有一个不正确的值。使用grep是非常低效的 最佳答案 HIVE支持虚拟列，例如INPUT__FILE__NAME。它为映射器任务提供输入文件的名称。查看文档here.它提供了一些有关如何执行此操作的示例。不幸的是，我现在无法对其进行测试。让我知道这是否有效。 关于hadoop-获取Hive中Record的文件名，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
无论如何，每个reducer进程都可以确定它必须处理的元素或记录的数量吗？ 最佳答案 简短回答-提前不，reducer不知道可迭代对象支持多少个值。您可以执行此操作的唯一方法是在迭代时进行计数，但您不能再对可迭代对象进行重新迭代。长答案-支持可迭代对象实际上是序列化键/值对的排序字节数组。reducer有两个比较器-一个用于按键顺序对键/值对进行排序，然后第二个用于确定键之间的边界(称为键分组器)。通常，键分组器与键排序比较器相同。当迭代特定键的值时，底层上下文检查数组中的下一个键，并使用分组比较器与前一个键进行比较。如果比较器确定
