我是MapReduce的新手，我无法弄清楚分区器和组合器的区别。我知道两者都在map和reduce任务之间的中间步骤中运行，并且都减少了reduce任务要处理的数据量。请举例说明区别。 最佳答案 首先，同意@Binarynerd的评论Combinercanbeviewedasmini-reducersinthemapphase.Theyperformalocal-reduceonthemapperresultsbeforetheyaredistributedfurther.OncetheCombinerfunctionalityis
我正在使用Hadoop分析分布非常不均匀的数据。有些键有数千个值，但大多数只有一个。例如，与IP地址相关联的网络流量会有许多数据包与一些多话的IP相关联，而只有少数数据包与大多数IP相关联。另一种说法是Giniindex非常高。为了有效地处理这个问题，每个reducer应该获得一些高容量键或大量低容量键，以便获得大致均匀的负载。如果我正在编写分区过程，我知道我将如何做到这一点:我将采用keys的排序列表。(包括所有重复键)由映射器生成以及缩减器的数量N并把拆分放在split[i]=keys[floor(i*len(keys)/N)]reduceri会得到keyk这样split[i]对于
“旧的”SparkContext.hadoopFile采用一个minPartitions参数，这是分区数量的提示:defhadoopFile[K,V](path:String,inputFormatClass:Class[_但是SparkContext.newAPIHadoopFile上没有这样的参数:defnewAPIHadoopFile[K,V,F事实上mapred.InputFormat.getSplits采用提示参数，但mapreduce.InputFormat.getSplits采用JobContext。通过新API影响拆分次数的方式是什么？我尝试在Configuration
请告诉我HBase如何跨区域服务器分区表。例如，假设我的行键是0到10M之间的整数，并且我有10个区域服务器。这是否意味着第一个区域服务器将存储键值为0-10M、第二个1M-2M、第三个2M-3M、...第十个9M-10M的所有行？我希望我的行键是时间戳，但我认为大多数查询将适用于最新日期，所有查询将仅由一个区域服务器处理，是这样吗？或者这些数据可能会以不同的方式传播？或者也许我可以以某种方式创建比我拥有的区域服务器更多的区域，所以(根据给定的示例)服务器1将具有key0-0,5M和3M-3,5M，这样我的数据会更平均地分布，是吗可能的？更新我刚刚发现有选项hbase.hregion.
我在hdfs中有一个表pos.pos_inv，它按yyyymm分区。以下是查询:selectDATE_ADD(to_date(from_unixtime(unix_timestamp(Inv.actvydt,'MM/dd/yyyy'))),5),to_date(from_unixtime(unix_timestamp(Inv.actvydt,'MM/dd/yyyy'))),yyyymmfrompos.pos_invinvINNERJOINpos.POSActvyBrdgBrdgONBrdg.EIS_POSActvyBrdgId=Inv.EIS_POSActvyBrdgIdwhereto
我已经在配置单元的内部表中成功创建并添加了动态分区。即通过使用以下步骤:1-创建源表2-从本地加载数据到源表3-创建了另一个带分区的表-partition_table4-将源表中的数据插入到此表中，从而动态创建所有分区我的问题是，如何在外部表中执行此操作？我读了很多这方面的文章，但我很困惑，我是否必须指定现有分区的路径才能为外部表创建分区？？例子:第1步:createexternaltable1(namestring,ageint,heightint)location'path/to/dataFile/in/HDFS';第2步:altertabletable1addpartition(
我有一张test_details表，其中包含大约400万条记录。使用此表中的数据，我必须创建一个新的分区表test_details_par，其中记录在visit_date上分区。创建表不是一个挑战，但是当我遇到必须使用动态分区插入数据的部分时，当我尝试插入更多天数的数据时，Hive放弃了。如果我这样做了2或3天，MapReduce作业会成功运行，但在更多天后它会失败并给出JAVA堆空间错误或GC错误。我的DDL的简化快照如下:CREATETABLEtest_details_par(visit_idINT,visit_dateDATE,store_idSMALLINT);INSERTIN
我正在使用AWS，并且我有使用Spark和Hive的工作流程。我的数据按日期分区，所以每天我的S3存储中都有一个新分区。我的问题是有一天加载数据失败，我必须重新执行该分区。接下来写的代码是:df//MydatainaDataframe.write.format(getFormat(target))//csvbydefault,butcouldbeparquet,ORC....mode(getSaveMode("overwrite"))//Appendbydefault,butinfutureitshouldbeOverwrite.partitionBy(partitionName)//
我正在尝试使用动态分区创建分区表，但我遇到了一个问题。我在HortonworksSandbox2.0上运行Hive0.12。sethive.exec.dynamic.partition=true;INSERTOVERWRITETABLEdemo_tabPARTITION(land)SELECTstadt,geograph_breite,id,t.countryFROMdemo_stgt;但是它不起作用..我遇到了错误。这是创建表demo_stg的查询:createtabledemo_stg(countrySTRING,stadtSTRING,geograph_breiteFLOAT,i
我知道有DESCRIBEFORMATTEDtable_name;显示表格格式。除了之外，有没有办法获得有关分区的更多信息？SHOWPARTITIONStable_name;我看到Hive语言手册有这个DESCRIBE[EXTENDED|FORMATTED][db_name.]table_namePARTITIONpartition_spec我想查看所有分区以及存储数据的hdfs或s3中的url。 最佳答案 显示分区:显示分区表名显示分区的物理存储位置:描述格式化的dbname.tablename分区(name=value)我不知道有
