我想在Hive中使用ALTERTABLE...CONCATENATE功能，但似乎我必须提供准确的分区名称。例如，我有一个包含两个分区列、日期和组的表。我希望能够做这样的事情:altertablemytablepartition(insert_date='2017-04-11',group='%')CONCATENATE;但是我找不到这样做的方法。 最佳答案 Concatenate不支持这个。 关于hadoop-用户ALTERTABLE...CONCATENATE与Hive中的部分匹配分区
我的数据库中有很多表，其中一些是External_Tables，每次我删除External_Table时，我需要找到External_Table的位置，我需要-rm-r数据。所以，有没有hive中的任何方式，同时删除包含元数据和数据的External_Table，如果我们删除managed_table，数据和元数据都将被删除。 最佳答案 在删除之前将外部表转换为托管表altertablemytablesettblproperties('EXTERNAL'='FALSE'); 关于sql-
我正在为HDPCD考试进行self培训，因此我正在测试使用MySQL到Hive的所有可能的导入和导出。在这个例子中，我想从MySQL导入一个表，并使用参数--create-hive-table在hive中从头开始创建同一个表。尽管在[documentation][1]中包含它，但我找到了一个正确的示例来执行此操作。我已经试过了，但它不起作用sqoopimport--connectjdbc:mysql://master/poc--usernameroot--tabledept--where'id_dept>2'--hive-import--hive-databasepoc--hive-t
我在包含超过28K分区的配置单元表上运行MSCKREPAIRTABLE表名，我们将每10分钟接收一个分区。当我们每10分钟在此表上运行一次MSCKREPAIRTABLE时，它会花费很多时间有人可以建议为什么需要更多时间吗？(即超过5-10分钟)提前致谢。hive版本:1.1.0 最佳答案 这是一个非常糟糕的做法。无论目录是否已经映射到分区，MSCKREPAIR仍然需要获取所有目录的列表以及所有分区的列表并进行比较。相反，您应该在每次添加目录时使用altertable...addpartition...添加一个分区。
你好，我在源表“状态表”下面有datestatusname2017-06-22true1.tar2017-06-22true2.tar2017-06-22false3.tar2017-06-22true4.tar2017-06-22false5.tar2017-06-21false6.tar2017-06-21false6.tar2017-06-21false6.tar2017-06-21true6.tar我在目标表列下面有预期的数据TrueFalseTotalDate3252017-06-221342017-06-21我在下面写了查询将数据从源表加载到目标表，但它说表达式不在GROU
我已经安装了Hortonworkshdp3.0并配置了Zeppelin。当我运行spark或sql时，Zeppelin只显示默认数据库(这是Spark的默认数据库，位置为“/apps/spark/warehouse”，而不是Hive的默认数据库)。这可能是因为hive.metastore.warehouse.dir属性不是从hive-site.xml设置的，而zeppelin是从Spark配置(spark.sql.warehouse.dir)中选择的。我对spark也有类似的问题，这是由于spark-conf目录中的hive-site.xml文件，我能够通过将hive-site.xml
执行以下Hive查询的大概数字是多少:SELECTCOUNT(*)FROMTABLE；对于下表:行数:~80亿列数:40，各种大小的int、double和stringHDFS上的大小:~400Gb我想将任何大概数字与真实数字进行比较，以查看系统配置是否正确。如果我错过了一些重要的事情，我深表歉意，我是Hive和Hadoop的新手。此外，如果机器数量也按比例增加，执行时间是否会与行数成线性比例？ 最佳答案 提供大概数字是不可能的。但是我们可以列出影响因素:集群中配置的MapTask数量block大小(决定将使用的映射器的数量)执行时间
我已经在mac上设置了hive。在执行简单的创建外部表查询时。我正在跟踪堆栈跟踪:hive>CREATEEXTERNALTABLEweatherext(wbanINT,dateSTRING)>ROWFORMATDELIMITED>FIELDSTERMINATEDBY‘,’>LOCATION‘/hive/data/weatherext’;NoViableAltException(80@[])atorg.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.columnNameTypeOrPKOrFK(HiveParser.java:33341)atorg.apac
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
LLM（大语言模型）微调一直都是老大难问题，不仅因为微调需要大量的计算资源，而且微调的方法也很多，要去尝试每种方法的效果，需要安装大量的第三方库和依赖，甚至要接入一些框架，可能在还没开始微调就已经因为环境配置而放弃了。今天我们来介绍一个可以帮助大家快速进行LLM微调的工具——LLaMAFactory，它可以帮助大家快速进行LLM微调，而且还可以在微调过程中进行可视化，非常方便。什么是LLM微调LLM微调，也叫做Fine-tuning，是深度学习领域中常见的一种技术，用于将预先训练好的模型适配到特定的任务或数据集上。这个过程包括几个主要步骤：基础模型选择：选择一个通用文本数据的基础语言模型，使其
