我想运行多个Hive查询，最好是并行而不是顺序运行，并将每个查询的输出存储到一个csv文件中。例如，query1在csv1中输出，query2在csv2中输出，等等。我会在之后运行这些查询离开工作的目标是在下一个工作日对输出进行分析。我对使用bashshell脚本很感兴趣，因为这样我就可以设置一个cron任务以在一天中的特定时间运行它。我知道如何将HiveQL查询的结果存储在CSV文件中，一次一个查询。我用类似下面的东西来做到这一点:hive-e"SELECT*FROMdb.table;""|tr"\t"",">example.csv;上面的问题是我必须监视进程何时完成并手动启动下一个
我最近开始研究Hadoop环境。我需要做一些基本的ETL来填充几个表。目前，我正在使用sqoop将数据导入Hadoop，并使用Impalashell命令编写用于转换的SQL查询。但最近我经常听说Spark。在我的情况下，用Spark而不是Impalashell编写ETL会有什么优势吗？谢谢S 最佳答案 过去，许多人使用A)SQL脚本(如Impala)和UNIX脚本，或者使用B)ETL工具进行ETL。但是，问题是1)更大规模imo和2)技术标准化。既然都在用Spark，那为什么不在Spark上做标准化呢？我经历过这个周期，使用Spar
我想知道是否有某种方法可以利用spark.hdfs文件夹结构中已经存在的元数据信息。例如，我正在使用以下代码将数据写入hdfs，valcolumns=Seq("country","state")dataframe1.write.partitionBy(columns:_*).mode("overwrite").save(path)这会生成类似的目录结构，path/country=xyz/state=1path/country=xyz/state=2path/country=xyz/state=3path/country=abc/state=4我想知道的是使用spark，有没有办法将所有
我目前在本地Windows10系统上使用pyspark。pyspark代码运行速度非常快，但需要花费大量时间将pyspark数据帧保存为csv格式。我正在将pyspark数据帧转换为pandas，然后将其保存到csv文件。我也尝试过使用write方法来保存csv文件。Full_data.toPandas().to_csv("Level1-{}HourlyAvgData.csv".format(yr),index=False)Full_data.repartition(1).write.format('com.databricks.spark.csv').option("header",
我正在使用SparkSQL查询Hive中以ORC格式存储的数据。当我对提供给spark.sql(query)的查询运行解释命令时，我看到以下查询计划:==PhysicalPlan==*Project[col1,col2,col3]+-*Filter(....)+-HiveTableScan[col1,col2,col3,...col50]据我所知，从Hive查询所有50列，然后才在Spark中进行过滤，后记仅选择所需的实际列。是否可以将所需的列直接下推到Hive，以便它们不会一直加载到Spark？ 最佳答案 检查以下属性是否设置为默
我正在尝试获取一个列表并将每个项目序列化，然后将其放入一个带有键的CSV文件中，以创建一个包含键/值对的文本文件。最终这将通过Hadoop流运行，所以在您询问之前，我认为它确实需要在文本文件中。(但我对其他想法持开放态度)起初这一切似乎都很简单。但是我不能完全按照我想要的方式进行序列化(still)。如果我这样做:>rawToChar(serialize("blah",NULL,ascii=T))[1]"A\n2\n133888\n131840\n16\n1\n9\n4\nblah\n"然后我有那些讨厌的\n搞砸了我的CSV解析。我可以进去用其他一些字符串替换\n，我不反对这样做。然而
我对spark和scala完全陌生。我想将文件读入数组列表。这就是它在java中的实现方式。ListsourceRecords;sourceRecords=newArrayList();BufferedReaderSW;SW=newBufferedReader(newFileReader(srcpath[0].toString()));Stringsrcline;while((srcline=SW.readLine())!=null){sourceRecords.add(srcline.toString());}spark中的scala怎么实现 最佳答案
所以基本上我想创建一个包含csv文件的表我试过这样的事情，其中文件名彼此仅相差最后两位:CREATEEXTERNALTABLEpageviews(page_datestring,sitestring)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY';'LINESTERMINATEDBY'\n'STOREDASTEXTFILELOCATION'/user/hue/201401/pageviews/supersite_1046_201401**.csv';对我来说，这个语法看起来不错，但是当我执行它时，我得到以下信息:Erroroccurredexecutin
我是spark的新手。正在尝试运行sparkonyarninyarn-clientmode.SPARKVERSION=1.0.2HADOOPVERSION=2.2.0yarn集群有3个事件节点。spark-env.sh中设置的属性SPARK_EXECUTOR_MEMORY=1GSPARK_EXECUTOR_INSTANCES=3SPARK_EXECUTOR_CORES=1SPARK_DRIVER_MEMORY=2GCommandused:/bin/spark-shell--masteryarn-client但是在登录spark-shell之后，它只注册了1个执行器，并为其分配了一些默认
我正在尝试使用Spark读取S3文件并出现以下异常:java.lang.NullPointerExceptionatorg.apache.hadoop.fs.s3native.NativeS3FileSystem.getFileStatus(NativeS3FileSystem.java:433)atorg.apache.hadoop.fs.Globber.getFileStatus(Globber.java:57)atorg.apache.hadoop.fs.Globber.glob(Globber.java:248)atorg.apache.hadoop.fs.FileSystem
