我有一个HBase表，其中的行键如下所示。08:516485815:2013106:260070837:2014100:338289200:20141我使用以下查询创建一个Hive链接表。createexternaltablehb(keystring,valuestring)storedby'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'withserdeproperties("hbase.columns.mapping"=":key,e:-1")tblproperties("hbase.table.name"="hbaseTable
根据我一直在阅读的内容，您可以在没有Hadoop或HDFS的情况下运行Hive(例如在使用Spark或Tez的情况下)，即通过设置fs.default.name在本地模式下和hive.metastore.warehouse.dir到本地路径。但是，当我这样做时，出现错误:StartingHivemetastoreservice.Cannotfindhadoopinstallation:$HADOOP_HOMEor$HADOOP_PREFIXmustbesetorhadoopmustbeinthepath我的hive-site.xml文件:mapred.job.trackerlocalh
也许这个问题太笼统了，但我认为值得一试。我正在处理一个包含270个字段的表。它按日期分区(如dt=20180101)。然而，当我们用查询访问这个表时，我们实际上是在进行全表扫描，因为我们在where子句中使用了不是dt的字段。我想知道为该表启用分桶的正确方法是什么。我可以选择其中一个where子句字段并为此启用分桶。例如:PARTITIONEDBY(dtINT)CLUSTEREDBY(class)INTO16BUCKETS另一种方法是使用多个字段进行分桶:PARTITIONEDBY(dtINT)CLUSTEREDBY(class,other_field,other_field_2)IN
我的Hive表是ORC格式，当where子句中的列排序时，其中的查询运行最快。但就我而言，目前没有。在查询之前对列进行排序的语法是什么。 最佳答案 如果我正确理解你的问题，你有一个未排序的ORC表。并且您想查询该表，但想在查询“之前”对数据进行“排序”!这没有任何意义，因为您将触发一些“查询”以对已排序的数据触发另一个查询。排序可能是一项代价高昂的操作，具体取决于您的实现方式。但是，在查询数据时可以使用许多其他选项来加快查询速度。遵循一些细节。使用Tez执行引擎。它比Hive启动的传统MR作业快得多。启用谓词下推(PPD)以在存储层
我有一个结构如下的目录:temp/Tweets/userId123/Tweets.csvtemp/Tweets/userId456/Tweets.csvtemp/Tweets/userId789/Tweets.csvtemp/Mentions/userId123/Mentions.csvtemp/Mentions/userId456/Mentions.csvtemp/Mentions/userId789/Mentions.csv...数据由数据实体的类型构成，我想由用户对其进行重组，如下所示:final/userId123/Tweets.csvfinal/userId123/Menti
我对大数据非常陌生，尤其是ApacheSpark/HadoopYARN。我将Hadoop单节点安装到我的虚拟机中以进行一些尝试，我也添加了Spark。我认为环境已经安装好，因为我可以访问:http://172.30.10.64:50070->Hadoop概述http://172.30.10.64:8080->星火概述然后我创建了一个pythonic文件来计算单词数:frompysparkimportSparkConf,SparkContextfromoperatorimportaddimportsys##ConstantsAPP_NAME="HelloWorldofBigData"##
我正在寻找基于HadoopMultinodes的Spark使用，我对我的集群模式pythonic脚本有疑问。我的配置:我进入了我的Hadoop集群:1个名称节点(主节点)2个数据节点(从节点)所以我想在Python中执行我的脚本以使用这个集群。我知道Spark可以用作独立模式，但我想使用我的节点。我的python脚本:这是一个非常简单的脚本，可以用来计算文本中的字数。importsysfrompysparkimportSparkContextsc=SparkContext()lines=sc.textFile(sys.argv[1])words=lines.flatMap(lambda
我有一个包含两列的CSV文件id,featuresid列是一个字符串，features列是以逗号分隔的机器学习算法的特征值列表，即。“[1,4,5]”我基本上只需要在值上调用Vectors.parse()来获取vector，但我不想先转换为RDD。我想将其放入SparkDataframe，其中features列是org.apache.spark.mllib.linalg.Vector我正在使用databrickscsvapi将其读入数据框，并尝试将特征列转换为vector。有人知道如何在Java中执行此操作吗？ 最佳答案 我找到了一
要求跟上目标ORC表的架构演变。我从源接收JSON事件。我们计划将它们转换为AVRO(因为它支持模式演化)。由于模式可以每天/每周更改，我们需要不断摄取新数据JSON文件，将它们转换为AVRO并将所有数据(旧/新)存储在ORC配置单元表中。我们如何解决这个问题？ 最佳答案 您可以采用以下方法，这是解决此问题的众多不同方法之一。1。创建HBASE表首先读取AVRO数据并在HBASE中创建表。(您可以使用spark高效地完成此操作)即使在未来，HBASE表也会负责模式的演变。2。创建Hive包装表创建指向HBASE表的配置单元包装表(存
我正在尝试使用Spark的InfoGain第三方(https://github.com/sramirez/spark-infotheoretic-feature-selection)包的MRMR功能。但是我的集群是2.0，我得到了这个异常。即使我将所有必需的Jar文件添加到spark类路径。但它仍然不起作用。虽然它在本地机器上正常工作，但在集群上却不行。异常(exception):18/03/2901:16:43WARNTaskSetManager:Losttask3.0instage14.0(TID47,EUREDWORKER3):java.lang.NoSuchMethodErro
