我正在执行下面的sqoop命令sqoopimport-all-tables-m1\--connect"jdbc:mysql://nn01.itversity.com:3306/retail_db"\--username=retail_dba\--password=itversity\--hive-import\--hive-home/apps/hive/warehouse\--hive-overwrite\--hive-databasegrv_sqoop_import\--create-hive-table\--compress\--compression-codecorg.apach
我正在使用标准的hdfs运行amazonemr的spark作业，而不是S3来存储我的文件。我在hdfs://user/hive/warehouse/中有一个配置单元表，但在运行我的spark作业时找不到它。我配置了spark属性spark.sql.warehouse.dir以反射(reflect)我的hdfs目录的属性，而yarn日志确实显示:17/03/2819:54:05INFOSharedState:Warehousepathis'hdfs://user/hive/warehouse/'.稍后在日志中说(页面末尾的完整日志):LogType:stdoutLogUploadTime
我有一个使用Spark2.3APIdf.saveAstable创建的HiveParquet表。有一个单独的Hive进程可以更改同一个Parquet表以添加列(根据要求)。但是，下次当我尝试将同一个parquet表读入Spark数据帧时，使用HiveAlterTable命令添加到parquet表的新列不会显示在df.printSchema输出中。根据初步分析，似乎可能存在一些冲突，Spark使用自己的模式而不是读取Hive元存储。因此，我尝试了以下选项:更改Spark设置:spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false并刷新spark目录:spa
我有多个HBase表，如何估计在java中使用的表的大概大小？ 最佳答案 一种方法是您必须通常在/hbase文件夹下使用java客户端访问hdfs所有表格信息。将出席。Hadoop外壳:您可以检查使用hadoopfs-du-h**pathtohbase**/hbase在/hbase下每张表多占一个文件夹...hadoopfs-ls-R**hbase路径**/hbasehadoopfs-du-h**hbase路径**/hbase/表名JavaHDFS客户端:同样的，你可以通过在hbaseroot目录下传递每个表路径来使用javahdf
我在使用Hive查询运行Oozie工作流时遇到错误。这是工作流程${jobTracker}${nameNode}${dir}/gsrlQery.hqlOutputDir=${jobOutput}${jobTracker}${nameNode}${dir}/nongsrlQuery.hqlOutputDir=${jobOutput}${jobTracker}${nameNode}${dir}/nongsrlRAQuery.hqlOutputDir=${jobOutput}${failureEmailToAddress}SuccessTheworkflow${wf:name()}withi
我应该在配置单元中创建和删除中间表吗？我可以写类似的东西(大大简化):droptableifexiststmp1;createtabletmp1asselecta,b,cfrominput1wherea>1andb或者我可以将所有内容汇总到一个语句中:droptableifexistsoutput;createtableoutputasselectx,a,count(*)ascountfrom(selecta,b,cfrominput1wherea>1andb显然，如果我多次重复使用中间表，那么创建它们就很有意义了。但是，当它们只使用一次时，我有一个选择。两个我都试过了，第二个是6%快
使用ApacheSpark的mllib，我有一个存储在HDFS中的逻辑回归模型。此逻辑回归模型是根据来自某些传感器的历史数据进行训练的。我有另一个spark程序，它使用来自这些传感器的流数据。我希望能够使用预先存在的训练模型对传入的数据流进行预测。注意:我不希望我的模型被这些数据更新。要加载训练模型，我必须在我的代码中使用以下行:vallogisticModel=LogisticRegressionModel.load(sc,)sc:Spark上下文。但是，这个应用程序是一个流应用程序，因此已经有一个“StreamingContext”设置。现在，根据我的阅读，在同一个程序中有两个上下
我有一个要在Pig中访问的Hadoop数据存储，但没有很多关于它的文档，而且我是Pig的新手，所以我正在寻找与“SHOWTABLES”等效的Pig。当我连接到MySQL数据库时，我可以执行此操作并大致了解其中的数据；我找到了几个教程，但没有任何内容。如果不是，是否有其他方法可以让我自己定位到我一无所知的Hadoop数据存储？预计到达时间:这将是在交互模式下运行Pig时，而不是加载脚本。可能很明显，但我想我应该提一下。 最佳答案 我能看到的最接近“显示表”的是“历史”命令，它有效地列出了所有创建的别名。grunt>history1a=
我认为这应该是一种常见情况，但可能是我在谷歌搜索时使用了错误的关键字。我只需要用完全随机的键创建新的表记录。假设我获得了具有良好随机性(几乎随机)的key。但是我不能100%确定还没有行存在。所以我需要自动执行的操作:使用行键检查尚无行存在。如果行存在则拒绝操作。如果不退出则创建行。我找到的关于此主题的最有用的信息是关于HBaserowlocks.的文章我认为HBase行锁是合适的解决方案，但我想在没有显式行锁定的情况下做得更好。ICV看起来不合适，因为我确实希望key是随机的。如果CAS可以处理“行不存在”的情况，那会很棒，但看起来他们做不到。显式行锁有一些缺点，例如区域拆分问题。有
Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基本用法，比如TableAPI和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、FlikTableAPI和SQL提高与应用系列本部分是tableapi和sql的应用部分，和实际的生产应
