背景:近期同事一直在使用DataStage登录查找作业，突然今天无法登陆了。报错：FailedtoauthenticatethecurrentuseragainsttheselectedServicesTier.结论：解决了。报错处理过程1.开始第一反应是重装DataStage，毕竟我和另外几个同事的能够正常连接，他那边测试DS节点主机名都可以ping通，但是问题来了，发现2个问题：1）安装地址默认跳转到IE11，也就是MicrosoftEdge浏览器。2）MicrosoftEdge浏览器无法完成对DataStage的安装或者卸载动作。2.要处理第一个问题，先要在MicrosoftEdge浏览
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
假设有一个表格，其中包含列作为学生表现的详细信息。Student(name,subject,marks,verdict('pass'/'fail')).我需要在此表中添加另一列，即特定学生不及格的科目总分。在MySQL中我可以这样写:select*,select(sum(marks)fromStudentwherename=s.nameandverdict='fail')fromStudents;但它在hive中不起作用。ERROR:UnsupportedSubQueryExpressionInvalidsubquery.SubqueryinSELECTcouldonlybetop-l
我正在尝试运行一个简单的pig脚本，该脚本在gruntshell中运行f9但不使用oozie，出现如下错误:容器[pid=2617,containerID=container_1438923434512_12103_01_000002]正在超出物理内存限制运行。当前使用情况:已使用1.0GB的1GB物理内存；使用了2.9GB的2.1GB虚拟内存。杀死容器。container_1438923434512_12103_01_000002..的进程树转储..实际上我正在通过oozie调用一个shell脚本，实习生调用pig脚本并得到这样的错误。我怎样才能让它在oozie中可用
方法一大多数时候，当您遇到此错误时，可能是因为内存泄漏、库的添加/版本升级或Node.js管理版本之间内存的方式存在差异（例如Node.js版本和Node.js版本>10）。通常，仅增加分配给Node.js的内存就可以让您的程序运行，但可能并不能真正解决真正的问题，并且节点进程使用的内存仍然可能超过您分配的新内存。我建议在Node.js进程开始运行或更新到Node.js>10时分析其内存使用情况。也就是说，要增加内存，请在运行Node.js进程的终端中：exportNODE_OPTIONS="--max-old-space-size=8192"或者对于Windows：SetNODE_OPTIO
执行时:hive-e'select*fromdatabase.table'>/localfilesystem/mytable.txt列标题名称的格式为database.columnname，我希望它们只是columnname。执行上述类型的查询时，有没有办法在列名中抑制数据库？ 最佳答案 hive.resultset.use.unique.column.names是在0.13中添加的，默认为True。只需在~/.hiverc或hive-site.xml中将其设置为falsehive.resultset.use.unique.colu
我只是想验证我对这些参数及其关系的理解，如果我错了请通知我。mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent告诉分配给reducer的整个洗牌阶段的内存总量。mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent告诉单个shuffle可以从mapreduce.reduce.shuffle.input消耗的内存限制的最大百分比.buffer.percent.mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent是启动内存中合并的使用阈值，表示为总内存的百分比(mapreduce.reduc
我正在运行Pyspark作业:spark-submit--masteryarn-client--driver-memory150G--num-executors8--executor-cores4--executor-memory150Gbenchmark_script_1.pyhdfs:///tmp/data/sample150k128hdfs:///tmp/output/sample150k|tee~/output/sample150k.log工作本身非常标准。它只是抓取一些文件并对它们进行计数。:print(str(datetime.now())+"-Ingestingfiles
我正在配置单元查询中测试一个相当费力的rlike函数。我想我会先针对一个子集进行测试，然后再将其应用于我的TB+数据。完整查询是:createtableproxy_parsed_cleanasselecta.*,casewhendomainnamerlike'.*:443$'then1else0endasused_httpsfromproxy_parseda;因为有这么多数据，我写了一个查询(表面上)会针对一个子集进行操作:selectcasewhena.domainnamerlike'.*:443$'then1else0endasused_httpsfrom(selectdomain
在我们在Yarn下运行的Hadoop集群中，我们遇到了一个问题，即一些“更聪明”的人能够通过在pySparkJupyter笔记本中配置Spark作业来消耗大得多的资源block，例如:conf=(SparkConf().setAppName("name").setMaster("yarn-client").set("spark.executor.instances","1000").set("spark.executor.memory","64g"))sc=SparkContext(conf=conf)这导致了这些人从字面上排挤其他不那么“聪明”的人的情况。有没有办法禁止用户自行分配资
