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
我的任务是为特定的Spark作业实现所有分配的表。我需要根据要为分配给作业的所有表打印的时间戳和路径编写脚本。我需要获取与该作业关联的表关联的所有时间戳。这是我开发的脚本。#!/usr/bin/envbashJOB_NAME=${1}inputDirListings=$(awk-F:-vkey="$1"'$1==key{print$2}'test_paths.txt)fordirin$(echo$inputDirListings|tr",""\n");dopath=$direcho"diris$path"cmd2='hdfsdfs-du-h$path'ev1=`eval$cmd2|ta
我正在使用AS子句从另一个表创建一个临时表，其中我将另一个表的分区列也包含在临时表中，然后出现以下错误。下面是表创建语句，其中col4是表xyz的分区列。并且在运行创建语句时出现以下错误。当我从create语句中删除col4时，它运行良好。错误:Errorwhilecompilingstatement:FAILED:NumberFormatExceptionForinputstring:"HIVE_DEFAULT_PARTITION"(state=42000,code=40000)请帮忙。示例:CREATETEMPORARYTABLEabcSTOREDASPARQUETASSELECT
目前我有一个ETL作业，它读取几个表，执行某些转换并将它们写回每日表。我在sparksql中使用以下查询“插入dbname.tablenamePARTITION(year_month)从Spark_temp_table中选择*插入所有这些记录的目标表按年X月级别分区。每天生成的记录并不多，因此我按年X月级别进行分区。但是，当我检查分区时，我的代码每天运行时它都有约50MB的小文件(代码必须每天运行)，最终我的分区中将有大约30个文件，总计约1500MB我想知道是否有办法在我每天追加记录的同时在一个分区中创建一个(或者根据block大小限制可能创建2-3个文件)我认为我能做到的方法是从我
我需要从我们的配置单元dlk创建一个“工作表”。虽然我可以使用:createtablemy_tableasselect*fromdlk.big_table很好，我在从原始“big_table”继承分区(属性day、month和year)或只是创建来自这些属性的新属性。搜索网络并没有真正帮助我回答这个问题-所有“教程”或解决方案都涉及createasselect或创建分区，而不是两者。这里有人可以帮忙吗？ 最佳答案 不支持创建分区表作为选择。您可以分两步完成:像dlk.big_table一样创建表my_table；这将创建具有相同架构
