如果我在Hive中定义一个表，并且将根据日期进行分区，并且我的日期格式为YYYYMMDD，我应该选择哪种类型，int或string？如果它只是一个字段，因此在我为表提供的文件中，我可以看到使用了一个字符串，即使只是这样我可以搜索和识别可能进入我的格式错误的条目数据。但由于我将指定分区作为加载过程的一部分，我知道我将始终拥有正确格式的值。在Where子句中使用时，分区字段通常是相等或小于/大于逻辑。 最佳答案 在Hive中，日期通常被视为字符串。如果您查看所有可用的日期操作UDF，它们使用字符串类型，因此如果您使用整数，则每次都必须转
我想问一下Hadooppartitioner，它是在Mappers中实现的吗？。如何衡量使用默认哈希分区器的性能-是否有更好的分区器来减少数据倾斜？谢谢 最佳答案 Partitioner不在Mapper中。下面是每个Mapper中发生的过程-每个映射任务将其输出写入循环缓冲存储器(而不是磁盘)。当缓冲区达到阈值时，后台线程开始将内容溢出到磁盘。[缓冲区大小由mapreduce.task.io.sort.mb属性控制，默认为100MB，溢出由mapreduce.io.sort.spill.percent属性控制，默认为0.08或80%
我想了解SparkStreaming中的一个基本知识。我有50个Kafka主题分区和5个执行程序，我使用的是DirectAPI，所以没有。RDD分区的数量将为50。如何在5个执行程序上处理该分区？将在每个执行器上一次启动1个分区，或者如果执行器有足够的内存和内核，它将在每个执行器上并行处理超过1个分区。 最佳答案 Willsparkprocess1partitionatatimeoneachexecutorsoriftheexecutorhasenoughmemoryandcoresitwillprocessmorethan1par
提供了如下的分区fs结构:logs└──log_type└──2013├──07│ ├──28│ │ ├──host1│ │ │ └──log_file_1.csv│ │ └──host2│ │ ├──log_file_1.csv│ │ └──log_file_2.csv│ └──29│ ├──host1│ │ └──log_file_1.csv│ └──host2│ └──log_file_1.csv└──08我一直在尝试在Impala中创建一个外部表:createexternaltablelog_type(field1string,field2s
假设我在Hive中有一个表定义如下(实际表有大约65列):CREATEEXTERNALTABLES.TEST(COL1STRING,COL2STRING)PARTITIONEDBY(extract_dateSTRING)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY'\007'LOCATION'xxx';创建表后，当我运行hive-e"describes.test"时，我看到extract_date是表中的列之一。执行select*froms.test也会返回extract_date列值。在Hive中运行选择查询时是否可以排除此虚拟(?)列。
我正在处理配置单元中的一个表，该表没有分区，输入格式为textinputformat。这不是外部表，我使用“Createtableasselect”模板创建它。我使用altertable语句重命名表，如下所示:ALTERTABLEtestdb.temptableRENAMETOtestdb.newtable;我收到以下错误:Error:Errorwhilecompilingstatement:FAILED:ParseExceptionline1:32mismatchedinput'RENAME'expectingKW_EXCHANGEnear'temptable'inalterexch
我正在尝试为我的表创建分区以更新值。这是我的示例数据1,Anne,Admin,50000,A2,Gokul,Admin,50000,B3,Janet,Sales,60000,A我想将Janet的部门更新为B。为此，我创建了一个以部门作为分区的表。createexternaltabletrail(EmployeeIDInt,FirstNameString,DesignationString,SalaryInt)PARTITIONEDBY(DepartmentString)rowformatdelimitedfieldsterminatedby","location'/user/sreev
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
