我正在尝试将数据插入到分区表中，但并未创建所有分区(仅创建了空值和零值)，请参见下文。hive>selectstate_code,district_code,count(*)frommarital_statusgroupbystate_code,district_code;TotalMapReducejobs=1启动的MapReduce作业:...Job0:Map:1Reduce:1CumulativeCPU:3.49secHDFSRead:193305HDFSWrite:240SUCCESSTotalMapReduceCPUTimeSpent:3seconds490msecOK280
根据帖子，Hive0.12-Collect_list，我试图找到Java代码来实现一个UDAF，它将完成这个或类似的功能，但没有重复序列。例如，collect_all()返回一个序列A,A,A,B,B,A,C,C我想要返回序列A,B,A,C。依次重复的项目将被删除。有没有人知道Hive0.12中的函数将完成或已经编写了他们自己的UDAF？一如既往，感谢您的帮助。 最佳答案 我前一段时间遇到了类似的问题。我不想写一个完整的UDAF所以我只是用brickhousecollect做了一个组合和我自己的UDF。假设你有这些数据idvalue
我有一台配备6GBRAM的Windows7笔记本电脑。仅出于学习目的，在此笔记本电脑上安装pyspark和spark的RAM/资源效率最高的方法是什么。我不想处理实际的大数据，但小数据集是理想的，因为这通常只是为了学习pyspark和spark。我更喜欢最新版本的Spark。仅供引用:我没有安装hadoop。谢谢 最佳答案 你基本上有三个选择:从源代码构建一切安装Virtualbox并使用ClouderaQuickstart等预构建的VM安装Docker并找到合适的容器当您选择从源代码构建时，让一切都启动并运行可能会很痛苦。你必须安
我正在尝试将数据上传到配置单元rc和orc文件，但reducer的数量始终为0。我尝试使用setmapred.reducer.tasks=1在配置单元中设置reducer，但它不起作用。我发现互联网上每个reducer的默认大小是1G，所以我尝试上传3G数据，这样reducer至少是2个。我需要做什么来减少运算符？ 最佳答案 我需要有关查询的更多信息才能确定，但我的猜测是您正在运行的查询是仅映射作业，因此不需要任何缩减程序。您可以添加DISTRIBUTEBY语句以强制Hadoop使用缩减程序。例如，SELECTtxn_idFRO
当我在PySpark中运行HiveContext和SQLContext进行比较查询时，我注意到性能存在巨大差异版本/配置Spark1.3.1(也尝试过Spark1.5.1)Hadoop2.6(在CDH5.4.0上)pyspark--masteryarn--num-executors5--executor-memory10g--driver-memory4g--driver-cores4表格信息database.table有超过2k个分区database.table在field1上分区(在where子句中使用)HIVE上下文实现frompyspark.sqlimportSQLContex
如果我查询RDBMS以获取我收到的时间戳:2015-03-3000:00:00在我将它作为bigint列导出到Hive表后，我得到1427673600000(cast(tsastimestamp)gives2015-03-3002:00:00)。即当前本地时区(带夏令时)已应用于时间戳。如果我想与数据库中的内容保持一致，如何将导出的时间戳存储在Hive中？我是否需要始终将时间戳存储为Hive中的UTC格式，所以在这种情况下，我需要从我得到的时间中减去2小时然后我必须在查询期间应用当前时区(使用from_utc_timestamp)？如何考虑夏令时(GMT+1和GMT+2)？什么是最佳实
假设我有以下数据。numbergroup1a1a3a4a4a5c6b6b6b7b8b9b10b14b15b我想按group对数据进行分组，然后再添加一列，说明每个组有多少个不同的number值。我想要的输出如下所示:numbergroupdist_number1a31a33a34a34a35c16b96b96b97b98b99b910b914b915b9我试过的是:>select*,count(distinctnumber)over(partitionbygroup)fromnumbers;1111如您所见，这会在全局范围内聚合并独立于组计算不同值的数量。我可以做的一件事是使用grou
我正在使用批处理流(maxRatePerPartition10.000)从Kafka流式传输数据。因此，在每批处理中，我处理10.000条kafka消息。在这个批处理运行中，我通过从rdd中创建一个数据帧来处理每条消息。处理后，我使用以下方法将每个处理过的记录保存到同一个文件:dataFrame.write.mode(SaveMode.append)。因此它将所有消息附加到同一个文件。只要它在一个批处理运行中运行就可以。但是在执行下一个批处理运行(处理下10.000条消息)后，它会为下一个10.000条消息创建一个新文件。现在的问题是:每个文件(block)保留文件系统的50mb，但只
我创建了一个以id作为其分区的表样本，并将其以parquet格式存储。createtablesample(uuidString,dateString,NameString,EmailIDString,CommentsString,CompanyNameString,countryString,urlString,keywordString,sourceString)PARTITIONEDBY(idString)Storedasparquet;然后我使用下面的命令将值插入其中INSERTINTOTABLEsamplePARTITION(id)Selectuuid,date,Name,Em
我对Hadoop(HDFS和Hbase)和Hadoop生态系统(Hive、Pig、Impala等)相当陌生。我对NamedNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker等Hadoop组件以及它们如何协同工作以高效方式存储数据有了很好的理解。在尝试了解Hive等数据访问层的基础知识时，我需要了解表的数据(在Hive中创建)的确切存储位置？我们可以在Hive中创建外部表和内部表。由于外部表可以在HDFS或任何其他文件系统中，因此Hive不会将此类表的数据存储在仓库中。内部表呢？该表将创建为Hadoop集群上其中一个数据节点上的目录。一旦我们从本地或HDFS文件系统
