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
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-
我正在编写一个配置单元脚本来从源中提取数据并将其添加到不同的目的地。存储在源中的数据采用自定义格式。因此，我使用HiveUDF获取数据，反序列化并返回List(我试过List)。我创建了一个包含4个字符串参数的Hive表(HIVE_TABLE)并运行以下配置单元查询。>INSERTOVERWRITETABLEHIVE_TABLESELECTudfFunction(colName)[0],udfFunction(colName)[1],udfFunction(colName)[2],udfFunction(colName)[3]fromsourceTable;其中“udfFunction
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
是否为失败的maptask调用了cleanup()方法？如果是这样，它如何确保“原子性”？在我的例子中，我正在映射器中准备一些统计信息，这些统计信息在cleanup()方法中写入数据库。在这种情况下，如果映射器在执行其输入拆分的过程中失败，清理方法会将till处理后的数据写入DB？这将导致不正确的统计信息，因为备用映射器尝试也会再次写入相同的数据。 最佳答案 根据您的映射器何时失败，可能会调用或不调用清理。例如，如果您的映射器在map方法中失败，则不会调用清理。但是，如果您的映射器在清理方法中失败，则清理已经被调用。如果映射器失败，
当我使用C#运行MapReduce示例应用程序时出现“失败的maptask超出允许的限制”错误，如下所示。谁能告诉我为什么它一直向我显示此错误？欣赏它。publicoverridevoidMap(stringinputLine,MapperContextcontext){//ExtractthenamespacedeclarationsintheCsharpfilesvarreg=newRegex(@"(using)\s[A-za-z0-9_\.]*\;");varmatches=reg.Matches(inputLine);foreach(Matchmatchinmatches){/
