我一直在尝试在配置单元外部表中实现动态分区。我在AzureDataLakegen2文件系统(支持HDFS)中有一些Parquet文件。我已按照以下步骤操作:创建一个临时外部表(路径:tempdata有parquet文件)createexternaltabletemp(astring,bstring,cdouble,ddouble)STOREDASPARQUETLOCATION'abfs://xyz@storage_account.dfs.core.windows.net/wheeler/tempdata';设置配置单元属性sethive.exec.dynamic.partition=t
我使用的是Amazon的ElasticMapReduce，我有一个基于存储在AmazonS3中的一系列日志文件创建的Hive表，并且像这样按天拆分到文件夹中:data/day=2011-09-01/log_file.tsvdata/day=2011-09-02/log_file.tsv我目前正在尝试创建一个额外的表来过滤掉这些日志文件中一些不需要的事件，但我不知道该怎么做并不断收到错误，例如:失败:语义分析错误:需要指定分区列，因为目标表已分区。如果我的初始表创建语句如下所示:CREATEEXTERNALTABLEIFNOTEXISTStable1(...fields...)PARTI
我有一个包含3列的表格。现在我需要将其中一列修改为分区列。有没有可能？如果没有，我们如何向现有表添加分区。我使用了以下语法:创建表t1(enoint,enamestring)行格式分隔字段以'\t'结尾；将本地数据“/....路径/”加载到表t1中；改变表t1添加分区(p1='india');我收到错误.........有人知道如何向现有表添加分区......吗？提前致谢。 最佳答案 我不认为这是直接可能的。Hive将不得不完全重新排列和拆分HDFS中的文件，因为添加分区会强加一个新的目录结构。我建议您只需创建一个具有所需架构和分区
我有一个如下所示的自定义分区器:importjava.util.*;importorg.apache.hadoop.mapreduce.*;publicstaticclassSignaturePartitionerextendsPartitioner{@OverridepublicintgetPartition(Textkey,Textvalue,intnumReduceTasks){return(key.toString().Split('')[0].hashCode()&Integer.MAX_VALUE)%numReduceTasks;}}我像下面这样设置hadoop流参数-fi
我还在学习MapReduce框架，具体由Hadoop实现，我想知道是否可以修改它来执行以下任务:Map()函数将发出(key,value)对，其键是大小为2的数组，比如int[2]。我希望将包含两个共同整数中的任何一个的每一对映射到同一个reducer。例如，如果Map()发出:([2,3],4),([2,4],5),([6,5],2),([5,7],1)，那么Reduce1应该接收前两对，Reduce2接收后两对(前两对共享2，后两对共享5)。这可以看作是一个连通分量问题，其中顶点是int[]中的整数，边在同一int[]中的任意两个整数之间共享。 最佳答案
我有一些数据由0到200之间的id键控-大约一百万，我需要将它分成0-500万、500万-1000万等范围的美元。我正在尝试在Hadoop上为最后一部分使用自定义分区程序，以便我的代码的最后一部分看起来像这样:Conns=FOREACHConnsGroupedGENERATEgroupasmemberId,$1.companyIdascompanyIds;ConnsPartitioned=DISTINCTConnsPARTITIONBYcom.mypackage.SearchNodePartitionerPARALLEL50;rmf$connections_fileStoreConns
您好，我正在学习hadoop，我想要一个关于如何使用自定义partioner解决字数统计问题的示例。我希望将缩减器设置为26，以便所有以“A”开头的字符都将转到第一个缩减器，所有字符“B”将转到第二个缩减器，依此类推....公共(public)类PersonPartitioner扩展了Partitioner{@OverridepublicintgetPartition(Textkey,IntWritableVal,intnumOfReducer){Stringline=key.toString();String[]splits=line.trim().replaceAll("[0-9]
开始运行hamaBSP作业时遇到以下问题。当hama在实际运行我自己的代码之前尝试加载和分区输入数据时，会发生此异常。这是一些网站中讨论的已知问题，但不幸的是没有已知原因(例如，参见here)。当我只运行部分数据集时，我的BSP工作完全正常。但是，当我运行完整的数据集时，问题出现了:(我能知道如何解决或避免这个问题吗？13/11/1801:19:30INFObsp.FileInputFormat:Totalinputpathstoprocess:3213/11/1801:19:30INFObsp.FileInputFormat:Totalinputpathstoprocess:3213
如果我们有12个分区键而我们只有8个Reducer，将创建多少个op部分文件？创建的零件文件数量是否为12，即使4个reducer可以用于2个键。IE。1个reducer是否会发出2个部分文件，因为它使用2个键(对于4个Reducer)或者两个键的数据(给1个Reducer)将合并到一个部分文件中，因此只生成8个部分文件？ 最佳答案 如果4个reducer为2个键工作，则创建的部分文件的数量将为8。一个reduce任务将只生成一个部分文件，即使它需要多个键。一个reduce任务分区可能包含多个键，并且它们是排序的。减少Reducer
sql查询是相当标准的内部连接类型。例如，比较n个表以查看所有n个表中存在哪些customerId将是一个基本的WHERE...AND类型查询。问题是表的大小超过1000万条记录。数据库是非规范化的。规范化不是一种选择。查询要么需要很长时间才能完成，要么永远不会完成。我不确定它是否相关，但我们正在将springxd作业模块用于其他类型的查询。我不确定如何划分此类作业，以便它可以并行运行，从而花费更少的时间，因此如果步骤/子部分失败，它可以从中断的地方继续。具有类似问题的其他帖子建议使用数据库引擎之外的替代方法，例如在代码中实现LOOPJOIN或使用MapReduce或Hadoop，我从
