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hadoop - Hive 中字符串的 CLUSTER BY

我在Hive中有以下查询CREATETABLEbucketed_users(idINT,nameSTRING,FlatNumberINT)CLUSTEREDBY(id)INTO4BUCKETS;是否只能在INT列(也在FlatNumber)上进行聚类,或者我们可以定义自定义函数,该函数将提供划分为聚类桶的逻辑? 最佳答案 可以在任何列上创建集群/桶,对于非数字列,HIVE将使用HASH(col)%"numberofbuckets"来查找记录的桶。 关于hadoop-Hive中字符串的CL

hadoop - Spark 上的错误 'neither present in the group by, nor is it an aggregate function'

关闭。这个问题需要debuggingdetails.它目前不接受答案。编辑问题以包含desiredbehavior,aspecificproblemorerror,andtheshortestcodenecessarytoreproducetheproblem.这将有助于其他人回答问题。关闭5年前。Improvethisquestion表格:id|val|category----------------a1|10|Aa1|30|Ba1|20|Ca2|5|Aa2|7|Ba2|2|Ca3|50|Ca3|60|Ba3|90|A查询:SELECTmax(val),id,categoryFROM

java - Hadoop - UnsupportedOperationException : Not implemented by the DistributedFileSystem

当我导出到jar文件并在Hadoop节点上运行时,我在eclipse项目中有以下代码StringhdrsUrl="hdfs://servername:8020";Configurationconf=newConfiguration();conf.set("fs.defaultFS",hdrsUrl);FileSystemfs=FileSystem.get(conf);我收到以下错误15/04/1708:21:43WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin

hadoop - Hive:GROUP By 上的子查询

需要Hive查询的帮助。我写了一个Hive查询:selectto_date(from_unixtime(epoch))asdate,count1,count2,count3fromtable1wherecount3=168这给我的结果如下:datecount1count2count37-15-2015168377-15-2015168157-15-201516843andsimilarlyforotherdates....最后,我需要编写一个查询,返回每个日期的count2和count3的中值。例如:我需要输出为:datecount1count2count37-15-201516835

r - Spark 错误 : No rows dropped by 'na.omit' call

当我尝试将ml_decision_tree或ml_logistic_regresion与Sparklyr包一起使用时,出现以下错误。我在cloudera集群上使用spark2.1.0。>Norowsdroppedby'na.omit'call.Errorin>stop(simpleError(sprintf(fmt,...),if(call.)>sys.call(sys.parent()))):baderrormessage下面是我运行的代码片段:at%ft_string_indexer(input.col=col,output.col=paste0(col,"_in"))%>%ft_

hadoop - 在 Hive 中导入带有 key=value 对的平面文件

我在HDFS中有格式为原始文件name=ABCage=10Location=QWERTYname=DEFage=15Location=IWIORS如何将这些平面文件中的数据导入到仅包含“名称”和“位置”列的Hive表中。 最佳答案 您可以执行以下操作。在表声明中,使用:ROWFORMATDELIMITED        FIELDSTERMINATEDBY''--space        MAPKEYSTERMINATEDBY'='此外,您的表将有一个数据类型为Map的列。因此,当您可以使用键从单个列中删除数据时。其他选项:编写自己

hadoop - 解释 "There can be many keys (and their associated values) in each partition, but the records for any given key are all in a single partition"

“每个分区中可以有许多键(及其相关值),但任何给定键的记录都在一个分区中。”这是一本著名的hadoop教科书的一行。我没有理解它的第二部分的全部含义,即“但是任何给定键的记录都在一个分区中。”这是否意味着单个键的所有记录都应该在单个分区或其他地方。 最佳答案 buttherecordsforanygivenkeyareallinasinglepartition如果您有一个键,则该键及其相关联的值必须位于单个分区上。有时该值可能相当大。但这是对值大小的限制。它必须足够小以适合单个分区。请注意,键和值上可能还有其他常量,具体取决于您用于

hadoop - 如何使用 Hive、Pig 或 MapReduce 处理 "insert into values"?

我是hadoop和大数据概念的新手。我正在使用Hortonworks沙箱并尝试操作csv文件的值。所以我使用文件浏览器导入文件并在配置单元中创建一个表来做一些查询。实际上我想要一个“插入值”查询来选择一些行,更改列的值(例如将字符串更改为二进制0或1)并将其插入到新表中。SQLLIKE查询可能是这样的:Insertintotable1(id,name,'01')selectid,name,graduatedfromtable2whereuniversity='aaa'不幸的是,hive无法插入(常量)值(不从文件导入),我不知道如何使用hive、pig甚至mapreduce脚本来解决这

hadoop - Hadoop 中的 (key,value) 对总是 ('text' ,1) 吗?

我是Hadoop新手。你能说说(键/值)对吗?值总是一个吗?reduce步骤的输出总是一个(键/值)对吗?如果是,该(键/值)数据将如何进一步使用?请帮帮我。 最佳答案 我猜你问的是由于wordcount导致的(key,values)对的“一个”值Hadoop教程中的示例。所以,答案是否定的,它并不总是“一个”。MapReduce的Hadoop实现通过在整个工作流中传递(键,值)对来工作,从输入到输出:映射步骤:一般来说(还有其他特殊情况,取决于输入格式),映射器逐行处理分配给它们的拆分内的数据;这些行作为(key,value)对传

mysql - GROUP BY 和加入 HIVE

我怎样才能在HIVE中做这样的事情:表1:IDNameFriends1Tom5表2:IDNameDOB1Jerry10/10/19991KateNull1Peter02/11/19831RobertNull1Mitchell09/09/2000我想做的是:对于表1中的每个ID,找出num个不为空的DOB,然后除以Friends我写了一个查询:SELECTt.ID,t.Friends,COUNT(s.DOB)/t.FriendsfromTable1tjoinTable2son(t.ID=s.ID)GROUPBYt.ID当我这样做时,我收到错误消息,因为FRIENDS不是GROUPBYKe