我在单节点集群上使用hive执行sql查询，我收到此错误:MapReduceJobsLaunched:Stage-Stage-20:HDFSRead:4456448HDFSWrite:0FAILTotalMapReduceCPUTimeSpent:0msec在日志http://localhost:50070/logs/hadoop-hadoop-namenode-hadoop.log中，可用空间似乎低于配置的保留量:org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeResourceChecker:Spaceavailableonvolume'
PigLatin中的“PartitionBy”子句有什么用？另请提供示例用法。是只允许自定义分区还是允许按列分区？ 最佳答案 PigLatin中的“PartitionBy”子句有什么用？这允许您设置您选择的Partitioner。Pig使用默认的HashPartitioner，order和skewjoin除外。但有时您可能希望拥有自己的实现来提高性能。PartitionBy对此有帮助。另请提供示例用法。DATA=LOAD'/inputs/demo.txt'usingPigStorage('')as(no:int,name:chara
我一直在尝试在RHEL6中为wordcount运行一个简单的Mapreduce作业，但我一直收到此错误。请帮忙。13/01/1319:59:01INFOmapred.MapTask:io.sort.mb=10013/01/1319:59:01WARNmapred.LocalJobRunner:job_local_0001java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspaceatorg.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer.(MapTask.java:949)atorg.apache.hadoop.mapred
我在hadoop中遇到以下异常，同时运行一些任务。但是HDFS显示有空间。有关此错误的任何信息都会有所帮助。java.lang.RuntimeException:org.apache.hadoop.fs.FSError:java.io.IOException:Nospaceleftondeviceatorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.ExecReducer.reduce(ExecReducer.java:270)atorg.apache.hadoop.mapred.ReduceTask.runOldReducer(ReduceTask.java:506)at
在使用以下命令从Hive的托管表中删除分区时，有什么方法可以跳过回收站吗？ALTERTABLEDROPPARITION()类似于我们使用hadoopfs命令删除文件时所做的事情hadoopfs-rmr-skipTrash 最佳答案 试试这套。SEThive.warehouse.data.skiptrash=true; 关于hadoop-如何在使用alterdroppartition命令从托管表中删除分区时跳过垃圾箱，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我正在使用SparkSQL解析JSON，它工作得非常好，它找到了模式，我正在用它进行查询。现在我需要“扁平化”JSON，并且我在论坛上读到最好的方法是使用Hive(横向View)爆炸，所以我尝试对它做同样的事情。但我什至无法创建上下文...Spark给我一个错误，我找不到如何修复它。正如我所说，此时我只是想创建上下文:println("CreateSparkContext:")valsc=newSparkContext("local","Simple","$SPARK_HOME")println("CreateHivecontext:")valhiveContext=newHiveCo
我正在尝试运行一个非常简单的hadoop作业。它是对经典wordCount的修改，它不计算单词，而是计算文件中的行数。我想用它来清理一堆我知道有重复的大日志文件(每个大约70GB)。每行都是一条“记录”，因此我只想获取每条记录一次。我知道我的代码是有效的，因为当我用小的普通文件运行它时，它做了它应该做的事情。当我用大文件运行它时，Hadoop表现得很严格。首先，它开始在MAP阶段正常工作，该阶段通常可以毫无问题地达到100%。然而，在处理REDUCE时，它永远不会超过50%。它可能达到40%，然后在显示一些“设备上没有剩余空间”异常后回到0%:FSError:java.io.IOExc
我想问一下，在使用Hadoop/MapReduce和Spark时，数据分区是否有任何显着差异？它们都在HDFS(TextInputFormat)上工作，因此理论上应该是相同的。是否存在数据分区程序可能不同的情况？任何见解都会对我的研究非常有帮助。谢谢 最佳答案 IsanysignificantdifferenceindatapartitioningwhenworkingwithHadoop/mapreduceandSpark?Spark支持所有hadoopI/O格式，因为它使用相同的HadoopInputFormatAPI以及它自己
我想检查一下我们如何获取有关每个分区的信息，例如总号。以yarn集群部署方式提交Spark作业时，驱动端各分区的记录数，以便在控制台进行日志或打印。 最佳答案 我会使用内置函数。它应该尽可能高效:importorg.apache.spark.sql.functions.spark_partition_iddf.groupBy(spark_partition_id).count 关于scala-ApacheSpark:Getnumberofrecordsperpartition，我们在St
我已经创建了一个非分区表并将数据加载到表中，现在我想在该表中添加一个基于部门的PARTITION，我可以这样做吗？如果我这样做:ALTERTABLEStudentADDPARTITION(dept='CSE')location'/test';它给我错误:FAILED:SemanticExceptiontableisnotpartitionedbutpartitionspecexists:{dept=CSE}请帮忙。谢谢 最佳答案 首先以这样的方式创建一个表，使表中没有分区列。createexternaltableStudent(co
