假设我有一个RDD[U]，它总是只包含1个分区。我的任务是用位于n个分区上的另一个RDD[T]的内容填充这个RDD。最终输出应该是RDD[U]的n个分区。我最初尝试做的是:valnewRDD=firstRDD.zip(secondRDD).map{case(a,b)=>a.insert(b)}但是我得到一个错误:Can'tzipRDDswithunequalnumbersofpartitions我可以在RDDapi中看到documentation有一个名为zipPartitions()的方法。是否有可能，如果可以，如何使用此方法将RDD[T]中的每个分区压缩为RDD[U]的单个分区并执
我在Hive中创建了一个表，其中加载了数据。我想根据Columnspec:DoJ对其进行分区，其中值为2012我用过:ALTERTABLEemployeeADDPARTITION(year='2012')location'/home/rvarun/2012/part2012';我收到错误:FAILED:Errorinmetadata:tableisnotpartitionedbutpartitionspecexists:{year=2012}FAILED:ExecutionError,returncode1fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTa
我无法完成查询建模，因此需要帮助。我的数据是:idnameschoolheight1AS1102BS1123CS1144DS2155ES2166FS217我想选择每个学校的姓名和中位数高度的姓名。预期输出:idnameschoolmyval1AS1B2BS1B3CS1B4DS2E5ES2E6FS2E在这里，B的高度是S1学校的中位数，E是S2的中位数。我知道我们可以使用百分位数获得中位数。但我无法弄清楚如何选择每个分区的值。 最佳答案 下面的查询将起作用:-selecttemp1.id,temp1.name,temp1.school
假设我有下表(动物):**Color****Species****Weight**WhiteDog20WhiteDog8WhiteDog33BlackDog55BrownDog80WhiteCat10BlackCat14WhiteCat9我想按物种分组，过滤每个物种内的独特颜色，并为每个过滤组找到两种最亮的动物。生成的表格应如下所示:**Color****Species****Weight**WhiteDog8BlackDog55WhiteCat9BlackCat14我正在使用以下查询(我知道这是不正确的):SELECTcolor,species,weightFROM(SELECTsp
我无法将数据加载到分区表中，因为它显示“动态分区严格模式需要至少一个静态分区列。要关闭此功能，请设置hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict“即使在设置sethive.exec.dynamite.partition.mode=nonstrict时也会出现上述错误；配置单元>设置hive.exec.dynamite.partition=true;这些参数我得到了同样的错误。请建议我更好的解决方案。提前致谢； 最佳答案 你有各种各样的错别字(还有一种很有趣的把事情搞砸的倾向):hive.exe
我有一个分区的Hive表，我想将其加载到Pig脚本中，并且还想将分区添加为列。我该怎么做？Hive中的表定义:CREATEEXTERNALTABLEIFNOTEXISTStransactions(column1string,column2string)PARTITIONEDBY(datestampstring)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY'\t'LOCATION'/path';pig脚本:%defaultINPUT_PATH'/path'A=LOAD'$INPUT_PATH'USINGPigStorage('|')AS(column1:cha
“每个分区中可以有许多键(及其相关值)，但任何给定键的记录都在一个分区中。”这是一本著名的hadoop教科书的一行。我没有理解它的第二部分的全部含义，即“但是任何给定键的记录都在一个分区中。”这是否意味着单个键的所有记录都应该在单个分区或其他地方。 最佳答案 buttherecordsforanygivenkeyareallinasinglepartition如果您有一个键，则该键及其相关联的值必须位于单个分区上。有时该值可能相当大。但这是对值大小的限制。它必须足够小以适合单个分区。请注意，键和值上可能还有其他常量，具体取决于您用于
mapreduce分区内的数据是否已排序，如果是，如何排序？AFAIK，它是根据key分组的。如果它在内部排序，那么对所有分区内的所有数据进行排序不是一种开销吗？ 最佳答案 如果您谈论的是映射器作为输入接收的输入拆分，那么不是；它们没有排序，因为这确实会产生不必要的开销。排序在map阶段结束之前开始(仅当使用reducer时)，因此reduce函数的输入已排序。Partitioner定义了指定哪个reducer将处理映射器输出的标准。HashPartitioner(默认使用的Partitioner的实现)对映射器的输出键进行哈希处理
自从升级到Hive2后，我查询中的这一行失败了FAILED:ParseExceptionline41:50cannotrecognizeinputnear'over''(''partition'inexpressionspecificationselecttempTable.*,(tempTable.rowrank-1)/(max(tempTable.tableRowRank))over(partitionbytempTable.column1)percent这在HiveServer1中工作正常???????? 最佳答案 刚刚解决了
所以我正在尝试运行一个sqoop导入作业，在其中我根据我的partition_key保存parquet文件。最终，我希望我的文件夹/TABLE_DIR/有5个Parquet文件，每个唯一分区键1个。目前我只有4。我无法设置num-mappers5。Table2partition_key可能会上升到8，为此我想获得8个Parquet文件等。Table1:primary_key:[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]partition_key:[1,1,1,2,2,2,3,3,4,5]value:[15,12,18,18,21,23,25,26,24,10]Code:sqoopimp
