我有以下数据集，如果它们具有相同的键，我需要将其中的多行合并为一行。同时，我需要在分组的多个元组中进行选择。1N11101N12152N11103N11103N12154N21105N31105N3220例如A=LOAD'data.txt'AS(f1:int,f2:chararray,f3:int,f4:int);G=GROUPABY(f1,f2);DUMPG;((1,N1),{(1,N1,1,10),(1,N1,2,15)})((2,N1),{(2,N1,1,10)})((3,N1),{(3,N1,1,10),(3,N1,2,15)})((4,N2),{(4,N2,1,10)})((
我只是按照教程运行了一个示例程序:http://web.stanford.edu/class/cs246/homeworks/tutorial.pdf出现以下错误:SLF4J:Failedtoloadclass"org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".SLF4J:Defaultingtono-operation(NOP)loggerimplementationSLF4J:Seehttp://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinderforfurtherdetails.16/10/2421:48:18WARNuti
我有两列，一列是产品，一列是购买日期。我可以通过应用sort_array(dates)函数对日期进行排序，但我希望能够在购买日期之前对sort_array(products)进行排序。有没有办法在Hive中做到这一点？表名是ClientIDProductDate100Shampoo2016-01-02101Book2016-02-04100Conditioner2015-12-31101Bookmark2016-07-10100Cream2016-02-12101Book22016-01-03然后，为每个客户获取一行:selectclientID,COLLECT_LIST(Produc
如果您需要在传递给reduce阶段时对给定键的值进行排序，例如移动平均线，或者模仿SQL中的LAG/LEAD分析函数，您需要在MapReduce中实现二次排序.在Google上搜索之后，常见的建议是:A)在映射阶段发出复合键，其中包括,B)创建一个“复合键比较器”类，其目的是为了二次排序，比较键后比较要排序的值，从而使传递给reducer的Iterable被排序。C)创建一个“自然键分组比较器”类，其目的是用于主要排序，仅比较要排序的键，以便传递给缩减器的Iterable包含属于给定键的所有值。D)创建一个“自然键分区器类”，我不知道它的目的，也是我的问题的目的。来自here:Then
背景:我正在分析AWSHadoop作业在各种集群配置上的性能，一些Hadoop计数器令人困惑。问题:“所有map在占用槽中花费的总时间”和“所有maptask花费的总时间”有什么区别？(减少相同的问题)。为简单起见，我们称这些计数器为mapO、mapT、redO和redT。这是我在三种不同的配置中看到的(每种配置都有不同数量的核心/从节点):1)对于AWS/EMR作业(Hadoop2.4.0-amzn-3)，mapO/mapT的比率始终为6.0，redO/redT的比率始终为12.0。2)对于使用实例存储的手动安装的Hadoop(Hadoop2.4.0.2.1.5.0-695)，map
我有一个流，用于监视目录中多个文件的输出、处理数据并将其放入HDFS。这是我的流创建命令:streamcreate--namefileHdfs--definition"file--dir=/var/log/supervisor/--pattern=tracker.out-*.log--outputType=text/plain|logHdfsTransformer|hdfs--fsUri=hdfs://192.168.1.115:8020--directory=/data/log/appsync--fileName=log--partitionPath=path(dateFormat(
我有一组整数值，我想将它们分组到一堆容器中。示例:假设我有1到1000之间的一千个点，我想做20个bin。有没有办法将它们分组到一个bin/array中？此外，我不会提前知道范围有多宽，因此我无法硬编码任何特定值。 最佳答案 如果您有最小值和最大值，则可以将范围除以bin的数量。例如，--foo.pigids=load'$INPUT'as(id:int);ids_with_key=foreachidsgenerate(id-$MIN)*$BIN_COUNT/($MAX-$MIN+1)asbin_id,id;group_by_id=g
我理解为什么中间键值按键分组但为什么要对它们进行排序？ 最佳答案 分组就是这样实现的。当您按键排序时，它们会组合在一起。它是否已排序并不重要……重要的是相同的键彼此相邻。排序可能不是最好的方法。也许某种哈希算法会更快:O(N)而不是O(NlogN)。它被实现为排序只是因为有一些应用程序需要排序的键(例如HBase/BigTable)。最近开发了一种可插入排序，并且在测试版中可用。我还没有机会尝试一下。http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-mapreduce-client/hadoop
GroupBy分组后选取每组最新的一条数据问题groupby语句只会展示一条数据，而且很多时候并不会展示我们想要的数据，如何解决呢首先我们先建一张表temp，如下我们先试一下分组查询，看看结果SELECT*FROM`temp`GROUPBYaddress结果如下：它默认是取的id最小的那一条数据，如果想要取最新的一条呢，我们试试先排序再分组SELECT *FROM (SELECT*FROM`temp`ORDERBY`create_time`desc)AStGROUPBY t.`address`看看结果：发现结果没变，就像排序好像没生效一样，下面有两种解决方法方法一：加limit关键字SELEC
我是hadoop的新手。不清楚为什么我们需要在使用hadoopmapreduce时能够按键排序？在map阶段之后，我们需要将每个唯一键对应的数据分发给一定数量的reducer。这可以在不需要排序的情况下完成，对吗？ 最佳答案 它就在那里，因为排序是对键进行分组的巧妙技巧。当然，如果您的工作或算法不需要您的key的任何顺序，那么您可以更快地通过一些哈希技巧进行分组。在Hadoop本身中，多年来已经有一个JIRA归档(source)。位于Hadoop之上的其他几个发行版已经具有这些功能，例如Hanborq(他们称之为避免排序)。(sou
