我正在使用配置单元，我需要创建一个包含“n”个普通列和100个或更多作为分区列的表，并且我能够成功创建该表。现在当我用另一个具有相同模式的表的数据加载该表并且所有列都是非分区列时，我收到这样的错误:FailedwithexceptionMetaException(message:AttempttostorevalueFailedwithexceptionMetaException(message:Attempttostorevalue"c1=v1/c2=v2/c3=v3/....c100=v100"incolumn"PART_NAME"thathasmaximumlengthof767
我有一个关于HiveView分区的问题。我有一个根据日期字段分区的基表。我的View是一个简单的View，它从基表中选择*。我的问题是，当最终用户查询View时，View是否可以识别分区？或者我是否需要执行任何其他命令才能按View使用分区？我有这个问题是因为wiki.apache.org中的以下声明https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/PartitionedView关于这个主题提到:1.HIVE-1079中提到的一种可能的方法是根据底层表的分区自动推断View分区。然后，诸如SHOWPARTITIONS之类的命令可以动态合成
我在HDFS中有数千个大小为2GB的压缩文件。我正在使用spark来处理这些文件。我正在使用SparktextFile()方法从HDFS加载文件。我的问题是如何重新分区数据，以便我可以并行处理每个文件。目前每个.gz文件都在一个任务中处理。因此，如果我处理1000个文件，则只会执行1000个任务。我知道，压缩文件不可分割。但是有没有其他方法可以让我更快地运行我的工作？ 最佳答案 您可以在加载文件后使用rdd.repartition(#partitions)。这具有相关的洗牌成本，因此您需要评估并行化的性能提升是否涵盖了这个初始洗牌成
我正在尝试为有些倾斜的输入数据编写一个新的Hadoop作业。对此的一个类比是Hadoop教程中的单词计数示例，除了可以说一个特定的单词出现了很多次。我想要一个分区函数，其中一个键将根据它们通常的哈希分区映射到多个reducer和其余键。这可能吗？提前致谢。 最佳答案 不要以为在Hadoop中同一个key可以映射到多个reducer。但是，可以对键进行分区，以便reducer或多或少地均匀加载。为此，应对输入数据进行采样并对键进行适当分区。检查YahooPaper有关自定义分区程序的更多详细信息。Yahoo排序代码在org.apach
为了生成一些汇总数据，我们定期将数据导入Hive。我们目前使用的是CSV文件格式，其布局如下:operation,item,timestamp,user,marketingkey目前我们有一些查询正在对时间戳字段的日期(yyyy-mm-dd)执行分组。正在导入的文件有时会保存多天，我想以分区方式存储它。有没有办法用Hive做到这一点，我已经基于以下DDL构建了表:CREATETABLEpartitionedTable(namestring)PARTITIONEDBY(timebigint)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY',';数据加载是这样完成
当然希望有人可以通过基于驻留在HDFS目录中的逗号分隔文件自动添加数据来帮助我创建外部HIVE分区表。我的理解或缺乏理解是，当您定义CREATEEXTERNALTABLE、PARTITIONED并为其提供LOCATION时，它应该递归扫描/读取每个子目录，并将数据加载到新创建的分区外部表中。下面应该提供一些额外的洞察我的麻烦......SampleHDFSdirectorystructure:/data/output/dt=2014-01-01/data/output/dt=2014-01-02/data/output/dt=2014-01-03.../data/output/dt=2
我的hive表按年、月、日、小时分区现在我想获取从2014-05-27到2014-06-05的数据我该怎么做？？我知道一个选项是在纪元(或yyyy-mm-dd-hh)上创建分区并在查询中传递纪元时间。我可以在不丢失日期层次结构的情况下做到这一点吗？？表结构CREATETABLEIFNOTEXISTStable1(col1int,col2int)PARTITIONEDBY(yearint,monthint,dayint,hourint)STOREDASTEXTFILE; 最佳答案 这是我们在hive中查询表时每天遇到的类似场景。我们已
我创建了一个分区表:createtablet1(amountdouble)partitionedby(events_partition_keystring)storedaspaquet;向tmp_table添加了一些数据，其中'events_partition_key'列包含以下格式的时间戳(字符串类型):“2018-02-2500:00:00”然后我向分区表中插入一些数据。insertintotablet1partition(events_partition_key)selectamount,events_partition_keyfromtmp_table当从新的分区表t1中选择时
我在HIVE中有一个带有子选择的View-该View的目的是从源表中删除重复项。源表按source_system列分区。CREATEVIEWmyviewASSELECT*FROM(SELECT*,row_number()OVER(PARTITIONBYsource_system,keyORDERBYmodification_dateDESC)asseq_rnFROMmytable)tWHEREseq_rn=1;问题是如果我这样做EXPLAINDEPENDENCYSELECT*FROMmyviewWHEREsource_system='AAA'我看到正在扫描所有分区，因此没有进行分区修剪
试图通过在hadoop中使用Insertoverwritepartition命令压缩hive分区下的文件来解决小文件问题。查询:SEThive.exec.compress.output=true;SETmapred.max.split.size=256000000;SETmapred.output.compression.type=BLOCK;SETmapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;sethive.merge.mapredfiles=true;sethive.merge.s
