用于左连接的蜂窝偏斜缓解
我有一个典型的影响左外部联接性能的不对称问题(左表很大，右表很小)。不对称的密钥主要是空的(很长一段时间)，其次是&键X和键。 我尝试了几种不同的方法： 在偏斜的键上添加连接谓词"；is Not Null"；似乎没有任何明显的影响。此外，我还需要处理 我使用hive.Optimize.skewJoin的结果好坏参半 我在几篇文章中提到的关键腌制技术非常有效(速度快3
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如何在蜂巢中以驼峰式命名保留列名
选择“12345"作为“EmpId"； -- 输出为 empid，值为 12345 是否有任何线索使列名与 EmpId 保持相同? 解决方案 不可能.这是 HIVE Metastore 的限制.它以全小写形式存储表的模式. Hive 使用这种方法来规范化列名，参见 Table.java private static String normalize(String col
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Hive 数据存储在哪里?
我对 hive 在哪里存储数据感到有些困惑. 它是将数据存储在 HDFS 还是 RDBMS 中?Hive Meta store 是否使用 RDBMS 来存储 hive 表的元数据?? 提前致谢！！ 解决方案 Hive 数据存储在 之一中Hadoop 兼容文件系统:S3、HDFS 或其他兼容文件系统. Hive 元数据像 MySQL 一样存储在 RDBMS 中，参见 支持的
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java.lang.RuntimeException:无法实例化 org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient
我已按照链接中的说明配置了我的 Hive:http://www.youtube.com/watch?v=Dqo1ahdBK_A，但在 Hive 中创建表时出现以下错误.我正在使用 hadoop-1.2.1 和 hive-0.12.0. hive>创建表员工(emp_id int,name string,salary double);失败:执行错误，从 org.apache.hadoop.hive
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在带有配置单元的无头模式下在 HDP 3.1 上触发 3.x - 找不到配置单元表
如何使用无头 (https) 在 HDP 3.1 上配置 Spark 3.x://spark.apache.org/docs/latest/hadoop-provided.html) 与 hive 交互的 spark 版本? 首先，我已经下载并解压了 headless spark 3.x: cd ~/development/software/spark-3.0.0-bin-without-
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如何在Spark中的partitionby方法中传递多列
我是 Spark 的新手.我想将数据帧数据写入 hive 表.Hive 表在多个列上进行分区.通过 Hivemetastore 客户端，我正在获取分区列，并将其作为一个变量在数据帧的 write 方法中的 partitionby 子句中传递. var1="country","state" (获取hive表的分区列名)dataframe1.write.partitionBy(s"$var1").m
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我们能否提取通过元数据在蜂巢上运行的查询
基本上，我希望一天之内在配置单元上运行的查询的元数据.我研究了Hive在MySql中提供的元数据.但是找不到任何存储查询相关信息的表. 解决方案 进行了一些研究后发现，我们可以使用用于Hadoop的History Server REST API提取MapReduce作业. 然后，您将获得与Job相关的信息. 要获取查询，您需要请求特定作业的配置文件
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我们可以预测Hive SELECT *查询结果的顺序吗?
如果使用相同的DBMS作为Metastore，那么 SELECT *查询(无ORDER BY)的结果的顺序是否可能始终相同? 因此，只要将MySQL用作Metastore， SELECT *; 查询的结果顺序将始终相同.如果使用Postgres，则在相同数据上的顺序将始终相同，但与使用MySQL时的顺序不同.我正在谈论相同的数据. 也许所有这些都归结为以下问题:默认结果的顺序是什么，以
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为Presto和AWS S3设置独立的Hive Metastore服务
我的工作环境是将S3服务用作数据湖，而没有AWS Athena.我正在尝试设置Presto以能够查询S3中的数据，并且我知道我需要通过Hive Metastore服务将数据结构定义为Hive表.我正在Docker中部署每个组件，所以我想使容器的尺寸尽可能的小.仅需要运行Metastore服务，我需要Hive的哪些组件?我实际上并不真正在乎运行Hive，而只是在关心Metastore.我可以减少所需
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Hive数据存储在哪里?
我对配置单元在哪里存储数据感到困惑. 它将数据存储在HDFS还是RDBMS中?Hive Meta存储是否使用RDBMS存储Hive表元数据?? 预先感谢！ 解决方案 配置单元数据存储在
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Apache Spark 2.2.0升级Hive Metastore后无法连接到Metastore
运行spark-shell时出现错误 使用Spark的默认log4j配置文件:org/apache/spark/log4j-defaults.properties将默认日志级别设置为"WARN".要调整日志记录级别，请使用sc.setLogLevel(newLevel).对于SparkR，请使用setLogLevel(newLevel).18/01/30 18:22:27 WARN Native
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无法将表格保存到Hive Metastore，HDP 3.0
我无法再使用metastore将表保存到配置单元数据库.我使用 spark.sql 看到了spark中的表，但是在蜂巢数据库中看不到相同的表.我试过了，但它没有将表格存储为配置单元.如何配置Hive Metastore?spark版本是2.3.1. 如果您想了解更多详细信息，请发表评论. ％spark导入org.apache.spark.sql.SparkSessionval spark
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在HDP 3.1上以无蜂巢模式在HDP 3.1上运行spark 3.x-找不到蜂巢表
如何使用无头( https可以与蜂巢互动的http://spark.apache.org/docs/latest/hadoop-provided.html )版本? 首先，我下载并解压缩了无头星火3.x: cd ~/development/software/spark-3.0.0-bin-without-hadoop export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop
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如何在蜂巢中的驼峰式情况下保留列名
选择"12345"作为"EmpId"； -输出的是空值12345 任何人都可以保持与EmpId相同的列名吗? 解决方案 不可能.这是HIVE metastore的局限性.它以小写形式存储表的架构. Hive使用此方法来规范化列名，请参见private static String normalize(String colName) throws HiveException
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在不同组中的数据类型之间进行比较时，如何处理潜在的数据丢失
背景： 我们小组正在将Cloudera升级到6.1.1，我的任务是确定如何处理跨数据类型的隐式数据类型转换的损失。有关相关的发行说明的详细信息，请参见下面的链接。 https://docs.cloudera.com/documentation/enterprise/6/release-notes/topics/rg_cdh_611_incompatible_changes.html#hiv
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如何比较具有不同数据类型组的两列
这是我昨天提出的问题的扩展：在不同组中对数据类型进行比较时，如何处理潜在的数据丢失 在HIVE中，是否可能在 SELECT 子句内联的不同数据类型组中的两列之间执行比较？我首先需要确定每列的传入元数据是什么，然后提供选择要使用的 CAST 的逻辑。 CASE 当Column1 Column2 THEN 0-如果数据类型在不同的数据类型组中（即BIGINT STRIN
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是否可以在HIVE中更改分区元数据？
这是我之前提出的问题的扩展：如何比较具有不同数据类型组的两列 我们正在探索更改表中元数据的想法，而不是执行CAST操作SELECT语句中的数据。更改MySQL Metastore中的元数据非常容易。但是，是否有可能将元数据更改应用于分区（它们是每天的）？否则，当历史记录为STRING时，我们可能会陷入当前和将来的数据类型为BIGINT的问题。 问题：是否可以在HIVE中更改分区元数据？
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是否可以更改Hive中分区表上的列的元数据？
这是我之前提出的问题的扩展：可以在HIVE中更改分区元数据吗？ 我们正在探索更改表上元数据的想法，而不是对表上执行CAST操作。 SELECT语句中的数据。更改MySQL Metastore中的元数据非常容易。但是，是否有可能将元数据更改应用于分区表（每天）上的列？注意：该列本身不是分区列。这是一个简单的ID字段，已从STRING更改为BIGINT。 否则，当历史记录为STRING时，
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与直接连接到db和retreive数据相比，搜寻器有何优势?
在AWS Glue作业中，为了从DB或S3检索数据，我们可以使用2种方法. 1)使用抓取工具2)使用直接连接到DB或S3. 所以我的问题是:爬网程序比直接连接到数据库并检索数据要好得多吗? 解决方案 AWS Glue Crawlers不会检索实际数据.抓取工具访问您的数据存储，并按优先级排序分类列表进行操作，以提取数据的架构和其他统计信息，然后使用此元数据填充 Glue数据目录.可以
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如何在Spark中的partitionby方法中传递多列
我是Spark的新手.我想将dataframe数据写入hive表.蜂巢表在多个列上分区.通过Hivemetastore客户端，我正在获取分区列，并将其作为变量传递给dataframe的write方法中的partitionby子句中. var1="country","state" (Getting the partiton column names of hive table) datafra
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