我正在尝试使用SparkStreaming将数据从一个HDFS位置读取到另一个位置下面是我在spark-shell上的代码片段但我看不到在HDFS输出目录上创建的文件能否指出如何在HDFS上加载文件scala>sc.stop()scala>importorg.apache.spark.SparkConfscala>importorg.apache.spark.streamingscala>importorg.apache.spark.streaming.{StreamingContext,Seconds}scala>valconf=newSparkConf().setMaster("l
假设我有一些数据都在同一个分区上(我之前在数据帧上执行了.coalesce(1))。我现在想对数据进行分组并对其进行聚合。如果我在数据框上使用.groupBy，这些组会被放置到不同的节点上吗？如果这是真的，我想避免这种情况，因为我想对这些组执行这些计算而不需要过多改组。 最佳答案 首先，coalesce(1)并不能保证你的所有数据都在一个节点中，要确保你必须使用repartition(1)，这将迫使您将所有数据统一在一个节点中。coalesce仅对同一节点中的分区进行分组，因此如果您的数据分布在5个节点中(每个节点中有多个分区)，它
我正在使用Hive1.1a_ingestion_dtm中最后六位代表毫秒。但是如果我也指定模式，unix_timestamp配置单元函数会给我相同的结果那么我如何获得包含毫秒的unix_timestamp结果selecta_ingestion_dtm,unix_timestamp(a_ingestion_dtm)fromomegalimit10;+-----------------------------+-------------+--+|a_ingestion_dtm|_c1|+-----------------------------+-------------+--+|2019
例如下面的hive脚本selectfrom_unixtime(unix_timestamp('30-Apr-50','dd-MMM-yy'),'yyyy-MM-dd')asdate1,from_unixtime(unix_timestamp('30-Apr-45','dd-MMM-yy'),'yyyy-MM-dd')asdate2,from_unixtime(unix_timestamp('30-Apr-35','dd-MMM-yy'),'yyyy-MM-dd')asdate3;结果如下date1date2date31950-04-301945-04-302035-04-30将2位数年
我正在用java编写一个小的hadoop程序，我的要求是从一个Map方法执行两个Emits，并在一个Reduce方法中处理这两个Emits。这可能吗？如果可能，我如何区分这两个Emits以便我可以在我的Reduce方法中以不同方式处理它们？我对此进行了很多搜索，但无法获得任何具体信息。我不允许使用任何外部库。 最佳答案 map/reduce任务将键/值作为输入。值不必是像WordCount这样的大多数示例中的字符串，它也可以是复杂的结构。你可以有一个结构，其中有两个字段对应于两个发射器，并且该键/值对将自动发送到一个缩减器。
我正在尝试编写一个Hive查询，它将6小时添加到时间戳值，然后将其与其他时间戳进行比较。我使用的方法是使用unix_timestamp()函数转换时间戳，然后加上21600秒，使最终值比初始值提前6小时。hive>selectunix_timestamp('2014-11-0200:58:20')fromunix_tmplimit1;OK14149079001414907900+6*60*60=1414929500hive>selectfrom_unixtime(1414929500)fromunix_tmplimit1;OK2014-11-0205:58:20我认为小时值应该是06而
我需要每隔15分钟将数据插入到存储为ORC的不同表中并聚合值。那些INSERT使用动态分区。每个INSERT都会在分区中创建一个新文件，这会减慢我的聚合查询速度。我在网上搜索，发现了一些关于这个案例的主题，比如thisone.所以我在hive-site.xml中添加了这些设置:hive.merge.mapfiles=true;hive.merge.mapredfiles=true;hive.merge.tezfiles=truehive.merge.smallfiles.avgsize=256000000;但即使使用这些设置，每次插入都会在每个分区上创建一个新文件，并且文件不会合并。有
我在我的AWS免费套餐上设置了一个Hadoop环境。它是运行hadoop2.7.1-Ubuntu14.04(不是EMR)的1master-3slaves。现在我想进入下一步，看起来HBase是一个很好的起点。进一步阅读后，我注意到Zookeeper正在出现......问题:设置好hadoop后，是先安装配置HBase多节点还是Zookeeper再安装HBase(sqoop、flume、pig...应该按照这一步完成)？奖励:我的目的是像可视化软件一样连接R、Tableau并运行一些python程序来与AWS一起玩，所以欢迎提出建议 最佳答案
我在Impala中使用下表:customer_id|day_id|return_day_idABC2017083020170923BCD2017083020170901不幸的是，day_id和return_day_id字段都是INT而不是日期。如何将它们的数据类型更改为日期，以便我可以在day_id之后的4天内仅使用return_day_id计算不同的customer_id。我是否需要将其转换为日期，然后转换为时间戳，以便我可以使用adddate函数？ 最佳答案 其中一条评论正确指出，您需要使用unix_timestamp和from
我为Hadoop集群设置了Kerberos身份验证。当我尝试使用kinit获取kerberos票证时，它将票证存储在krb5cc_0中$sudoklistTicketcache:FILE:/tmp/krb5cc_0Defaultprincipal:hduser/stwhdrm01@FDATA.COMValidstartingExpiresServiceprincipal01/04/201810:15:1401/05/201810:15:14krbtgt/FDATA.COM@FDATA.COM但是当我尝试在命令行上列出HDFS目录时，出现以下错误:$hdfsdfs-ls/openjdkv
