我正在研究POC，我们需要将数据从MySQLDb获取到Hive分区表，然后需要将数据传输到MySQLDB表。我创建了支持酸属性并按年和月分区的表。所以目前我无法将数据传输到MySQLDB。那么有人可以建议我如何实现这一目标吗？ 最佳答案 您可以使用Sqoopimport将表数据传输到hive，方法如下:sqoopimport--connect--username-P--table--target-dir--fields-terminated-by","--hive-import--create-hive-table--hive-ta
如何将现有分区中的小文件合并为一个分区中的一个大文件。例如我有一个表user1，它包含列fname、lname和分区列是天。我已经使用下面的脚本创建了表格CREATETABLEuser1(fnamestring,lnamestring)partitionedBy(dayint);将数据插入分区表后，它将如下所示。fnamelnameday.....................AAAAA20170201....>partition20170201BBBBB20170201...................CCCCC20170202......>partition20170202D
嗨，如何通过在配置单元中选择相同的分区表来覆盖列值。我通过执行以下查询创建了表CREATETABLEuser(fnamestring,lnamestring)partitionedBy(dayint);在将数据插入表后，我插入数据。我执行了如下所示的选择查询:AAAA20170201BBBB20170201CCCC20170201DDDD20170202EEEE20170203根据我的要求，我想在我添加的以下查询的帮助下向我的表(用户)添加一列。ALTERTABLEuserADDCOLUMNS(day2int);添加列后，我的表格如下所示AAAANULL20170201BBBBNULL
我有一些sqoop作业导入到我想要分区的配置单元中，但我无法让它运行。导入实际上会起作用:表是sqooped，它在配置单元中可见，有数据，但是当我描述表时，我期望看到的分区参数没有出现。我已经将此表作为csvsqooped，创建了一个外部Parquet表，并将数据插入其中(有效)，但我希望能够尽可能避免额外的步骤。这是我当前的代码。我是否遗漏了什么，或者我正在尝试做不可能的事情？谢谢!sqoopimport-Doraoop.import.hint=""\--options-file/home/[user]/pass.txt\--verbose\--connectjdbc:oracle:
我正在尝试创建一个分区表NYSE_TBL，我正在根据SYMBOLS对它进行分区，我使用了以下查询createtablenyse3(exchange_datastring,stock_datestring,stock_price_opendouble,stock_prce_highdouble,stock_prce_lowdouble,stock_prce_closedouble,stock_volumedouble,stock_price_adj_closedouble)partitionedby(symbolstring)rowformatdelimitedfieldstermina
我们有一个非常大的Hadoop数据集，其中包含十多年的历史交易数据-6.5B行并且还在增加。我们按年和月对其进行了分区。性能不佳的原因有很多。几乎我们所有的查询都可以通过customer_id进一步限定，但我们有500个客户并且增长迅速。如果我们将查询范围缩小到给定的月份，我们仍然需要扫描所有记录才能找到一个客户的记录。数据现在存储为Parquet，因此主要性能问题与扫描记录的所有内容无关。我们犹豫是否要在客户上添加一个分区，因为如果我们有120个年月分区，并且每个分区有500个客户，这将产生60K的分区，这比HiveMetastore可以有效处理的要大。我们还犹豫是否只在custom
我需要一些帮助来理解Spark如何决定分区的数量以及它们在执行程序中是如何处理的，我很抱歉这个问题，因为我知道这是一个重复的问题，但即使在阅读了很多文章之后我仍然不是能够理解我正在放置一个我目前正在处理的现实生活中的用例，以及我的spark提交配置和集群配置。我的硬件配置:3节点机器，总Vcores=30，总内存=320GB。spark-submitconfig:spark-submit\--verbose\--masteryarn\--deploy-modecluster\--num-executors1\--executor-memory3g\--executor-cores2
我正在阅读罗伯托在以下帖子中给出的答案。WhatisthedifferencebetweenpartitioningandbucketingatableinHive?似乎按日期对数据进行分区(如果我的数据每天都来)不是一个好主意，因为它最终会在HDFS中创建许多目录和文件，并且会降低查询的整体性能？如果我有业务需求，需要更频繁地使用日期来查询数据，我该怎么办？ 最佳答案 使用日期作为分区绝对没有错。事实上，它是最常用的分区值之一。每年365个额外的目录不会对集群的性能产生任何影响。至于改变文件的数量:如果你每天都在摄取数据，那么无论
我已经创建了一个分区的配置单元表。我将数据插入到该表中。现在假设我使用where子句执行一个select*查询，那么我如何确保hive查询正在使用分区？ 最佳答案 假设您的HIVE数据被分成3个分区，并且每个HDFS分区包含一个不大于一个HDFSblock的文件，分区值上带有WHERE的SELECT*应该触发单个YARN映射器。请注意，此行为可能与新的HIVE引擎(如TEZ和LLAP(Hortonworks)或Impala(Cloudera))不同 关于hadoop-Hive分区验证，我
假设我的映射器输出N个键(这些键是不同的)，并且我有K个缩减器。如何编写自定义Paritioner，以便每个reducer接收大约N/K个key？哪个key接收到哪个并不重要。示例:假设我的映射器输出10对,,,...，我有3个reducer。我想要3对进入第一个Reducer，3对进入第2个，4对进入第3个，无论哪个键进入哪个reducer。我的尝试:随机分配reducer。例如，随机分配到第一个reducer，到第二个reducer，依此类推。但是仍然有reducer比其他reducer获得更多的数据我不想修改哪些键对应哪些reducer。因为键k1,k2,...k10我的映射器根
