jjzjj

partition

全部标签

hadoop - 使用 hive.optimize.sort.dynamic.partition 选项避免单个文件

我正在使用配置单元。当我使用INSERT查询编写动态分区并打开hive.optimize.sort.dynamic.partition选项(SEThive.optimize.sort.dynamic.partition=true)时,总是有单个每个分区中的文件。但是如果我关闭该选项(SEThive.optimize.sort.dynamic.partition=false),我会遇到这样的内存不足异常。TaskAttempt3failed,info=[Error:Errorwhilerunningtask(failure):attempt_1534502930145_6994_1_01

hadoop - 错误无法识别的参数 --hive-partition-key

当我运行以下语句时出现错误Unrecognizedargument--hive-partition-key:sqoopimport--connect'jdbc:sqlserver://192.168.56.1;database=xyz_dms_cust_100;username-hadoop;password=hadoop'--tablee_purchase_category--hive_import--delete-target-dir--hive-tablepurchase_category_p--hive-partition-key"creation_date"--hive-pa

hadoop - 配置单元加载数据 :how to specify file column separator and dynamic partition columns?

好吧,我有一些关于将mysql数据加载到hive2的问题,并且不知道如何指定分隔符,我尝试了serval次但一无所获。下面是hive表,id是分区列,0:jdbc:hive2://localhost/>desctest;+-----------+------------+----------+|col_name|data_type|comment|+-----------+------------+----------+|a|string|||id|int||+-----------+------------+----------+当我执行loaddatalocalinpath'fil

hadoop - Hive "add partition"并发

我们有一个用于处理原始日志文件数据的外部Hive表。这些文件按小时计算,并按日期和源主机名分区。目前,我们正在使用每小时触发几次的简单python脚本导入文件。该脚本根据需要在HDFS上创建子文件夹,从临时本地存储复制新文件并将任何新分区添加到Hive。今天,使用“ALTERTABLE...ADDPARTITION...”创建新分区。但是,如果另一个Hive查询正在该表上运行,它将被锁定,这意味着添加分区命令将失败(如果查询运行时间足够长),因为它需要独占锁。此方法的替代方法是使用“MSCKREPAIRTABLE”,出于某种原因,它不似乎在表上获取任何锁。但是,我的印象是不建议在生产环

Hadoop:如何使用上下文对象在减少步骤中找出partition_Id

在HadoopAPI版本中。0.20及更高版本引入了Context对象,而不是JobConf。我需要使用Context对象找出:当前Reducer的partition_id输出文件夹使用过时的JobConf,我可以通过以下方式找到当前Reducer的partition_id:publicvoidconfigure(JobConfconf){intcurrent_partition=conf.getInt("mapred.task.partition",-1);}我认为我需要在方法内部使用Context对象publicvoidsetup(Contextc)但是怎么办?输出文件夹名称呢?

apache-spark - Spark RDD : partitioning according to text file format

我有一个包含数十GB数据的文本文件,我需要从HDFS加载它并将其并行化为RDD。此文本文件使用以下格式描述项目。请注意,字母字符串不存在(每行的含义是隐含的)并且每行可以包含空格以分隔不同的值:0001(id)100010002000(dimensions)0100(weight)0030(amount)0002(id)111010005000(dimensions)0220(weight)3030(amount)我认为并行化此文件的最直接方法是将其从本地文件系统上传到HDFS,然后通过执行sc.textFile(filepath)创建一个RDD。但是,在这种情况下,分区将取决于与文件

hadoop - Hive:当插入分区表时,在大多数行中,hive double url-encode partition key column

我创建了一个分区表:createtablet1(amountdouble)partitionedby(events_partition_keystring)storedaspaquet;向tmp_table添加了一些数据,其中'events_partition_key'列包含以下格式的时间戳(字符串类型):“2018-02-2500:00:00”然后我向分区表中插入一些数据。insertintotablet1partition(events_partition_key)selectamount,events_partition_keyfromtmp_table当从新的分区表t1中选择时

java - 如何修复hadoop中的 "Illegal partition"错误?

我已经编写了一个自定义分区程序。当我的reducetask数大于1时,作业失败。这是我得到的异常:java.io.IOException:Illegalpartitionforweburl_compositeKey@804746b1(-1)atorg.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer.collect(MapTask.java:930)atorg.apache.hadoop.mapred.MapTask$OldOutputCollector.collect(MapTask.java:499)我写的代码是publicintgetPar

performance - spark.sql.shuffle.partitions 和 spark.default.parallelism 有什么区别?

spark.sql.shuffle.partitions和spark.default.parallelism有什么区别?我在SparkSQL中都尝试过设置,但是第二阶段的任务数一直是200。 最佳答案 来自答案here,spark.sql.shuffle.partitions配置在为连接或聚合改组数据时使用的分区数。spark.default.parallelism是RDD中的默认分区数s由join等转换返回,reduceByKey,和parallelize当用户未明确设置时。注意spark.default.parallelism似

安卓 Java 模拟器。 .警告 : Data partition already in use. 更改不会持续

我试图在Eclipse中运行一个Android项目(Android2.3.3,在Windows764位机器上),但我遇到了以下错误(在控制台窗口中)。这在几个小时前有效,但现在没有,我认为我没有改变任何重大内容。如果能帮我解决这个问题,我将不胜感激[2012-09-0217:38:33-mapviewballoons.Main]StartingincrementalPreCompiler:Checkingresourcechanges.[2012-09-0217:38:33-mapviewballoons.Main]Nothingtoprecompile![2012-09-0217:3