我希望优化或减少以下工作流程中的步骤数。
我有一个名为 say Logs 的 Hive 表。 我应用一些自定义 udf 来获取转换后的日志。
我将转换后的日志创建为一个表格，类似
CREATE TABLE transform_logs
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n'
AS
SELECT nonsafehash(visitorid), nonsafehash(url), action FROM logs
然后我做
./bin/hadoop dfs -cat /user/hive/warehouse/transform_logs/\* > transform_logs.csv
然后才去做
./bin/hadoop dfs -put transform_logs.csv /some/other/path
我的最后两个步骤是否等同于简单的“mv”？
我的最终目标是在/some/other/path 下有一个 csv。
看来我不应该为了实现这个而写入文件系统。
最佳答案
如果你想将文件连接成一个文件，我相信绕过本地 FS 的唯一方法是通过发出以下命令使用单个 reducer:
set mapred.reduce.tasks=1
在发出您的CREATE TABLE 查询之前。
然后你可以做一个hadoop fs -mv。当然，由于单个 reducer ，您的查询会变慢，但如果您需要将数据连接到单个文件，这似乎是一个必要的权衡。
关于hadoop - Hive 表导出优化，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/18921023/
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我希望Ruby的解析器会进行这种微不足道的优化，但似乎并没有(谈到YARV实现，Ruby1.9.x、2.0.0):require'benchmark'deffib1a,b=0,1whileb由于这两种方法除了在第二种方法中使用预定义常量而不是常量表达式外是相同的，因此Ruby解释器似乎在每个循环中一次又一次地计算幂常数。是否有一些Material说明为什么Ruby根本不进行这种基本优化或只在某些特定情况下进行？ 最佳答案 很抱歉给出了另一个答案，但我不想删除或编辑我之前的答案，因为它下面有有趣的讨论。正如JörgWMittag所说，
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