我创建了一个公共(public)VPC，然后向其中添加了一堆节点，以便我可以将其用于spark集群。不幸的是，它们都具有如下所示的分区设置:ec2-user@sparkslave1:lsblk/dev/xvda100G/dev/xvda15.7G/我在这些机器上设置了一个云管理器，所有节点只剩下1G空间给HDFS。如何扩展分区以占用所有100G？我尝试创建/dev/xvda2，然后创建一个卷组，将所有/dev/xvda*添加到其中，但/dev/xvda1在挂载时没有添加。在这种情况下，我无法从liveCD启动，它在AWS上。我也试过resize2fs但它说根分区已经占用了所有可用的bl
我遇到了一个我无法完全理解的奇怪的HIVE行为。我真的希望有人能对这件事有所了解。我正在使用以下脚本创建表并将数据添加到表中:DROPTABLEmyTbl;CREATEEXTERNALTABLEmyTbl(Col1string,Col2string,Col3string,Col4string,)PARTITIONEDBY(partitionSTRING)LOCATION'${hiveconf:Valid_location_on_aws_s3_with_the_proper_file_to_create_table}';Hive运行脚本返回OK但(这就是问题所在)表是空的。运行:sele
我正在使用pyspark流式处理来自S3的ETL输入文件。我需要能够建立所有原始输入文件的审计线索在s3://上，我的Parquet输出在hdfs://上结束。给定一个dstream、rdd，甚至是一个特定的rdd分区，是否有可能确定s3中输入数据的原始文件名？目前我知道的唯一方法是采取rdd.toDebugString()并尝试解析它。然而，这感觉真的很hacky并且不在某些情况下工作。例如，解析调试输出对我的批处理模式导入不起作用我也在做(使用sc.TextFile("s3://...foo/*")样式的glob)。有没有人有确定原始文件名的明智方法？似乎其他一些spark用户过去
我是hive的新手。有人可以帮我解决这个要求吗？我的需求是动态删除分区。我有一个结果不同区域的SQL(SQL如下:在ALTERTABLEFROM之后)。现在我想删除由我的SQL返回的区域(在我的配置单元表中分区)。我尝试了以下方法:ALTERTABLEPARTITION(region=tab.region)FROMselecttab.regionfrom(SELECT*fromTable1)tabjoin(selectfilenamefromTable2)tab1ontab1.filename=tab.filename它抛出以下异常:'1:21:13[ALTER-0row(s),0.0
在Hive中，我想用另一个表的列创建一个表，但用其中一个列对其进行分区。那可能吗？理想情况下，我想执行这样的操作:CREATETABLEifnotexistsnew_tableLIKEold_tablePARTITIONEDBY(col1int)现在它没有运行，因为我似乎无法在使用like子句后添加partitionedby。我正在寻找替代方案，因为我正在尝试编写一个通用函数，而不必专门解析或硬编码架构。 最佳答案 我想不出一种在一个查询中以通用方式执行此操作的方法。我最终使用describeold_table读取了模式，创建了带有
我是hadoop和mapreduce编程的新手，不知道我应该做什么。我想在hadoop分区程序中定义一个int数组。我想在主函数中感受这个数组并在分区程序中使用它的内容。我曾尝试使用IntWritable及其数组，但它们都不起作用。我尝试使用IntArrayWritable但还是没有用。如果有人帮助我，我会很高兴。非常感谢publicstaticIntWritableh=newIntWritable[1];publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{h[0]=newIntWritable(1);}publicstaticclass
想问一下Hive的分区性能。要查看分区性能，我需要多少条记录(以行计)？目前，我有超过200万条记录，我已将表拆分为2个分区。我的分区条件如下:ADDPARTITION(year_month=’2017_07’)ADDPARTITION(year_month=’2017_08’)INSERTOVERWRITETABLETPARTITION(year_month='2017_07')SELECT*FROMTWHEREst_timeINSERTOVERWRITETABLETPARTITION(year_month='2017_08')SELECT*FROMTWHEREst_time>='2
Spark(version=2.2.0)没有DirectParquetOutputCommitter。作为替代方案，我可以使用dataset.option("mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version","2")//magichere.parquet("s3a://...")避免在S3上创建_temporary文件夹。一切正常，直到我将partitionBy设置为我的数据集dataset.partitionBy("a","b").option("mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.versi
作为我要求的一部分，我必须创建一个新的Hive表并以编程方式插入其中。为此，我使用以下DDL来创建Hive表:CREATEEXTERNALTABLEIFNOTEXISTScountData(tableNameString,ssnString,hiveCountString,sapCountString,countDifferenceString,percentDifferenceString,sap_UpdTmsString,hive_UpdTmsString)COMMENT'Thistablecontainsrecordcountofcorrespondingtablesofallt
我有一个配置单元外部表，在源系统上分区，这意味着数据将来自多个源系统。数据目录结构为:/app/hadoop/MyProject/SchemaName/TableName/PartitionColumn=SoruceSystem1/app/hadoop/MyProject/SchemaName/TableName/PartitionColumn=SoruceSystem2/app/hadoop/MyProject/SchemaName/TableName/PartitionColumn=SoruceSystem3.../app/hadoop/MyProject/SchemaName/T
