嘿，我正在为我的平面文件数据创建一个Hive外部表。我的平面文件中的数据是这样的:'abc',3,'xyz'当我将它加载到Hive表中时，它会用单引号显示结果。但我希望它是这样的:abc,3,xyz有什么办法吗？ 最佳答案 我可以想到两种方法来获得所需的结果。使用hive中可用的现有字符串函数-SUBSTR和LENGTH。selectSUBSTR("\'abc\'",2,length("\'abc\'")-2),SUBSTR("\'3\'",2,length("\'3\'")-2),SUBSTR("\'xyz\'",2,length

我的任务是从HDFS解析Json对象并写入HDFS中的单独文件。以下是我的代码。packagecom.main;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapr

无法在任何地方找到关于此的直接答案。我正在将一个传入的数据集连接到几个以前位于Web服务后面的MySQL表中的大表。我将表转储到Hadoop中的平面CSV文件，并使用Pig加载传入的数据集和表文件，并执行连接。进展缓慢，因为有多个表文件要连接，而且文件本身非常大。我只是想在单个字段上加入LEFTOUTER，没什么特别的。所以，我的问题是，将CSV文件加载到Hive表中并在Pig中使用HCatLoader而不是仅加载CSV文件是否有任何性能优势？除了类似SQL的接口(interface)来查询表之外，Hive似乎没有提供任何好处，当我只是将数据集加入整个事物时，这并不重要。

所以我有一个MapReduce作业，它接收多篇新闻文章并输出以下键值对。......如您所见，我目前正在输出两种主要不同类型的数据行，而现在，它们在mapreduce输出的平面文件中混合在一起。无论如何我可以简单地将social_tags输出到file1和topic_codes到file2或者输出social_tags到指定的文件组(social1.txt，social2.txt..etc)和topic_codes到另一组(topic1.txt，topic2.txt。..等等)我问这个的原因是为了以后可以轻松地将所有这些存储到Hive表中。我最好为每种不同的数据类型(topic_cod

我在亚马逊上启动了一个EC2集群来安装cloudera...我安装并配置了它，并将一些Wiki页面View公共(public)快照加载到HDFS中。文件结构如下:projectcode,pagename,pageviews,bytes文件是这样命名的:pagecounts-20090430-230000.gzdatetime当从HDFS加载数据到Impala时，我是这样做的:CREATEEXTERNALTABLEwikiPgvws(project_codevarchar(100),page_namevarchar(1000),page_viewsint,page_bytesint)RO

我知道可以通过sqoop将RDBM的数据导入HDFS，但我想知道是否也可以导入平面文件。例如，是否可以从远程Linux文件系统导入文件？感谢您的帮助。 最佳答案 要将平面文件放入HDFS，不需要Sqoop，我看不出有任何理由为此使用Sqoop。只需尝试以下命令。Here是相同的文档。hadoopfs-put 关于hadoop-Sqoop-是否可以在HDFS中导入平面文件，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackover

保持HDFS上的平面文件与可能有行更新的大型数据库表同步的最佳方法是什么？像sqoop这样的工具看起来很有用，因为它们允许从表中增量提取新行，但是我看不到处理行更新的简单方法。我们可以使用哪些技术来有效地处理行更新？我们宁愿避免每晚倾倒整张table。 最佳答案 这里有一些建议:使用DBInputFormat使数据库成为您作业的输入，而不是拥有一个您必须担心同步的中间文件。如果MySQL成为瓶颈，您可以使用一些分布式/NoSQL数据库。如果您仍想使用平面文件，每天晚上您只能转储MySQL中更改的行以及时间戳。编写一个仅输出每个唯一行

我对MapPartition没有搞清楚。请有人解释一下Mappartition的一些用例以及它与FlatMap有何不同？ 最佳答案 区别在于方法的接口(interface)以及它们的调用方式。FlatMapFunction的flatMap(INval,Collectorout)为每条记录调用方法并且可以发出0,1,或每个输入记录的更多记录。因此，一个FlatMapFunction逐一处理记录。它不应跨函数调用保持状态。MapPartitionFunction的mapPartition(Iterablevals,Collectorou

我在MapReduce中有以下实现并且工作正常，现在我试图通过使用FlatMapFunction将其移植到Spark，但是此函数抛出内存不足错误。映射减少:String[]hexList=input.toString().split(",");intnumHex=(int)Math.pow(9,lLevel_From_config-hLevel_From_config);for(Stringhex:hexList){for(inti=0;iSpark实现:@OverridepublicIterable>call(Tuple2tuple)throwsException{Stringkey

我们使用Hive分析我们的日志数据，并将聚合结果存储在S3上的每日分区文本字段中(我们称它们为“粗略”聚合)。这些聚合结果相当小(每天不超过几MB)，我们有一个Javascript仪表板可以加载和可视化这些数据的某些方面(我们称它们为“细粒度”聚合)。现在我们使用Javascript代码执行“细粒度”聚合。为了简单起见，我也想在这里使用SQL查询。我想知道针对此类问题存在哪些最佳实践？A)我们可以在Hive中生成所有“细粒度”聚合。但是，在Hive中操作这些小数据集需要很长时间。B)我们可以在S3和Javascript之间引入一个可以运行SQL查询的“快速访问层”。您会推荐什么查询引擎