在使用Spark将AsTextFile保存到S3之后，然后像Hadoop一样格式化。桶中的文件格式是这样的。格式为YEAR/MONTH/DATE/TIMESTAMP数据在part-0000文件中，是json格式。我配置drill并指向我的存储桶名称{"type":"file","enabled":true,"connection":"s3://com.giaosudau.win-bid","workspaces":{"root":{"location":"/","writable":false,"defaultInputFormat":"json"},"tmp":{"location"
这个问题在这里已经有了答案:HowtoconnectSparkSQLtoremoteHivemetastore(viathriftprotocol)withnohive-site.xml?(11个答案)关闭2年前。我对hadoop生态系统比较陌生。我的目标是使用ApacheSpark读取配置单元表并对其进行处理。Hive在EC2实例中运行。而Spark在我的本地机器上运行。为了制作原型(prototype)，我按照here上的步骤安装了ApacheHadoop。.我也添加了所需的环境变量。我已经使用$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh启动了dfs我已经按照her
我在hdfs中有一个csv文件，我如何用sparkSQL查询这个文件？例如我想对特殊列进行选择请求并将结果再次存储到Hadoop分布式文件系统谢谢 最佳答案 可以通过创建Dataframe来实现。valdataFrame=spark.sparkContext.textFile("examples/src/main/resources/people.csv").map(_.split(",")).map(attributes=>Person(attributes(0),attributes(1).trim.toInt)).toDF()
给定一个查询，select*from...(这可能是CTAS语句的一部分)目标是添加一个额外的列ID，其中ID是一个唯一的整数。select...asID,*from...附言ID不必是连续的(可能有间隙)ID可以是任意的(不必代表结果集中的特定顺序)row_number逻辑上解决了问题-selectrow_number()over()asID,*from...问题是，至少目前，全局row_number(没有partitionby)正在使用单个reducer(hive)/task(spark)实现。 最佳答案 hivesetmapr
我正在使用Hadoop来存储我的数据-对于某些数据，我正在使用分区，对于某些数据，我没有。我使用pysparkDataFrame类以parquet格式保存数据，如下所示:df=sql_context.read.parquet('/some_path')df.write.mode("append").parquet(parquet_path)我想用pyspark编写一个删除旧数据的脚本，使用类似的方式(我需要在数据框上过滤查询这个旧数据)。我没有在pyspark文档中找到任何内容...有什么办法可以实现吗？ 最佳答案 Pyspark主
我有一个看起来像这样的表:usr_idquery_ts123452019/05/13 02:061234442019/05/15 04:061234442019/05/16 05:06123452019/05/16 02:06123452019/05/15 02:06它包含一个用户ID，以及他们何时运行查询。表中的每个条目代表该ID在给定时间戳运行1个查询。我正在尝试制作这个:usr_idday_1day_2…day_3012345311315123444234114我想显示每个ID在过去30天内每天运行的查询数量，如果当天没有运行查询，它将是0。这是我提出的查询的一部分，SELECT
假设有一个表格，其中包含列作为学生表现的详细信息。Student(name,subject,marks,verdict('pass'/'fail')).我需要在此表中添加另一列，即特定学生不及格的科目总分。在MySQL中我可以这样写:select*,select(sum(marks)fromStudentwherename=s.nameandverdict='fail')fromStudents;但它在hive中不起作用。ERROR:UnsupportedSubQueryExpressionInvalidsubquery.SubqueryinSELECTcouldonlybetop-l
我正在处理一个hadoop任务，该任务之前在目录中填充了几个文件说部分-o第1部分第二部分我根据要求修改了此任务，并使用MultipleOutputs捕获更多输出。所以现在目录结构看起来像第0部分第1部分第2部分输出-1输出2输出-3问题:之前很少有作业使用此目录进行映射侧外部连接，但现在该作业必须仅采用部分-*文件进行连接并丢弃其余文件。我尝试将输入作为“,”分隔的目录即/part-1,/part-2,*/part-3并根据以下表达式jobConf.set("mapred.join.expr",CompositeInputFormat.compose(outer,KeyValueTe
我正在尝试使用CLI提交多个Hive查询，并且我希望这些查询同时运行。但是，这些查询是按顺序运行的。有人能告诉我如何调用多个Hive查询，以便它们实际上并发运行吗？ 最佳答案 这不是因为Hive，它与您的Hadoop配置有关。默认情况下，Hadoop使用一个简单的FIFO队列来提交和执行作业。但是，您可以配置不同的策略，以便可以同时运行多个作业。这是Cloudera在2008年发表的一篇关于此事的精彩博文:JobSchedulinginHadoop几乎所有非默认的调度程序都支持并发作业，所以请选择!
随着Hive查询中JOINS数量的增加，查询分多个阶段运行，执行时间非常长。如何提高查询性能。有什么参数需要设置吗？ 最佳答案 所有大表首先应该按连接顺序放在最后一个:选择小。，大。从小JOINlargeONsmall.joinkey=large.joinkey;您可以使用提示告诉optimazier哪个表最大:SELECT/*+STREAMTABLE(large)*/small.*,large.*FROMlargeJOINsmallONsmall.joinkey=large.joinkey;其次，小表可以在通过Map-sidejo
