例如，relation1:{a:chararray,b:chararray}(1,abc)(2,asd)relation2:{a:chararray,c:chararray}(1,2.5)(2,4.0)问题是:是否有可能得到与模式的结果关系，如下所示:例如:realtion1中的元组数为2，relation2中的元组数为2。结果关系中的元组数也应仅为2。relation3:{a:chararray,b:chararray,c:chararray}(1,abc,2.5)(2,asd,4.0)谁能帮忙解决一下。 最佳答案 joined=
我有以下数据集:数据集#1，提供节目和该节目的观众人数:TVShow1,25TVShow2,30TVShow3,7TVShow1,15数据集#2，提供播放每个节目的channel:TVShow4,BBCTVShow2,COMTVShow1,TNTTVShow3,TNT我想计算channelTNT上每个节目的观众总数，例如TVShow140TVShow37我有以下映射器:#!/usr/bin/envpythonimportsysforlineinsys.stdin:line=line.strip()key_value=line.split(",")key_in=key_value[0]v
我正在加载两个文件，如下所示-f1=sc.textFile("s3://testfolder1/file1")f2=sc.textFile("s3://testfolder2/file2")此加载操作为我提供了元组列表。为每一行创建一个元组。file1和file2的架构如下-f1(a,b,c,d,e,f,g,h,i)f2(x,y,z,a,b,c,f,r,u)我想根据字段a、b、c连接这两个数据集。我做了一些研究，发现下面的方法可能有用。rdd.keyBy(func)但是，我找不到一种简单的方法来指定键和连接两个数据集。任何人都可以演示如何在不使用DataFrames的情况下做到这一点吗
我有一个像这样的RDD:[('anger',166),('lyon',193),('marseilles_1',284),('nice',203),('paris_2',642),('paris_3',330),('troyes',214),('marseilles_2',231),('nantes',207),('orlean',196),('paris_1',596),('rennes',180),('toulouse',177)]我需要将paris_1、paris_2、paris_3合并到名为paris的一行中。我完全不知道如何继续，也没有找到任何答案。你能帮帮我吗？
尝试以csv格式合并两个传入的流文件，并根据一些共同的header值准备一个组合的csv输出，其中包含来自这两个文件的数据。需要根据“creation_Date”和“Hour_of_Day”连接行，并根据“source_count”和“hive_count”之间的计算差异合并两个流文件。如果INPUT_2缺少某个creation_date/Hour_of_day而INPUT_1有我也需要包括它在“差异”标题下可能有一个“NOTAVAILABLE”。我如何在Nifi中实现这一点？有没有一种方法可以使用MergeContent加入并在输出文件上运行查询以生成差异？如有任何帮助，我们将不胜感
我正在使用级联对两个300MB的文件进行HashJoin。我执行以下级联工作流程://selectthefieldwhichIneedfromthefirstfileFieldsf1=newFields("id_1");docPipe1=newEach(docPipe1,scrubArguments,newScrubFunction(f1),Fields.RESULTS);//selectthefieldswhichIneedfromthesecondfileFieldsf2=newFields("id_2","category");docPipe2=newEach(docPipe2,
我采取以下措施:A=LOAD'a.txt'USINGPigStorage('\\u001')AS(foo:int,bar:chararray);B=LOAD'b.txt'USINGPigStorage('\\u001')AS(foo:int,baz:long);C=JOINABYfoo,BBYfoo;D=FOREACHCGENERATEA::fooASfoo,A::barASbar,B::bazASbaz;如何一步加入和定义模式？ 最佳答案 根据documentation加入关系时不能定义模式。笔记:从句法上讲，您可以嵌套命令以节省
我在加入pig时遇到问题。我将首先为您提供背景信息。这是我的代码:--STARTfileloadingstart_file=LOAD'dir/start_file.csv'USINGPigStorage(';')as(PARTRANGE:chararray,COD_IPUSER:chararray);--trimA=FOREACHstart_fileGENERATETRIM(PARTRANGE)ASPARTRANGE,TRIM(COD_IPUSER)ASCOD_IPUSER;dumpA;给出输出:(79.92.147.88,20140310)(79.92.147.88,20140310
我们有包含所有相关组件/服务的hadoop集群HDFSYARNmapreduceHIVETezpigZookeeperhadoopclutser包含3台master机器和12台datanode机器和3台kafka现在我们想使用presto对数据源(hadoop集群/配置单元)运行查询所以我们建立一个新的presto集群作为followwing1prestocoordinator8prestoworkers所有presto集群机器都是redhat7.2现在我们要在所有操作系统上安装presto但我们不确定在LinuxscratchOS之后是否可以肆无忌惮地安装presto或者我们可能需要
在阅读hadoopinactionbook时，我遇到了几个关于减少连接的类，其中一些是DataJoinMapperBase、TaggedMapOutput、DataJoinReducerBase。但是当我通过谷歌搜索hadoop上的连接概念时，它们都不是基于上述指定的类。相反，它们正在实现自己的逻辑，并且许多是基于MultipleInputs。现在我的问题是在hadoop上哪种连接方法更好？可以做些什么来获得更好的结果？对此有什么建议吗？ 最佳答案 你可以试试Pangool库，它使reducesidejoins变得非常容易。Map端
