这可能是一个愚蠢的问题，
但是，在镶木地板文件中手动指定分区列与加载然后过滤它们之间有什么区
我的S3存储桶中有大量数据，并按两列<code>MODULE</code>和<code>DATE</code>进行了分区
这样我的实木复合地板
我有一个实木复合地板格式的大型数据集（大小约为1TB），分为两个层次结构：<code>CLASS</code>和<code>DATE<
我需要对大字符串（存储为文件）执行字符串搜索。如果我使用hadoop的常规inputsplit方法，则可能会出现
我无法完全理解Hive中的分区概念。
我了解什么是分区以及如何创建它们。我无法理解的是为什么人们在
我正在使用Kafka接收器连接器将数据从Kafka写入s3。输出数据分为小时存储区-<code>year=yyyy/month=MM/day=dd/hour=
<pre><code>FROM (
FROM pv_users
SELECT TRANSFORM(pv_users.userid, pv_users.date)
USING 'python mapper.py'
AS dt, uid
CLUST
我有两张桌子：
q6_cms_list_key1（按 cm 和 se 分桶）由 tr_dt ... 99 000 000 000 行
q6_cm_first_visit（按 cm 和 se
下面是我的代码：
<pre><code>spark.range(1,10000).withColumn("hashId",col("id")%5).write.partitionBy("hash
我使用 Hive 作为我的元存储数据库和 Hive Standalone Metastore 来处理 DDL，通过实现服务器节俭映射的 <a href="
我正在从 gcs 读取 csv 文件，我需要遍历每一行并调用 api 以获取一些数据并将其附加到新的数据帧中。</
由于堆空间问题无法处理太多分区，我的脚本失败。为了避免这个问题，我试图将所有分区插入一个分
对数组列 Impala 表的查询，工作速度非常慢。这些查询需要内存和 CPU。是否有任何优化的方式/技术来加
我有一些非常大的 .sql 文件。它们的大小约为 100GB 或更多。我只需要分析它的数据。该数据在单行（插
我注意到，当我在 Hadoop Map Reduce 和 PySpark 中聚合来自同一个 csv 文件的数据时，Hadoop 将数据拆分为 2 个
我已经安装了 Hadoop 文件并且我正在尝试在终端中运行 MapReduce 示例，但是我收到了未找到命令的消息，
我试图通过使用数据将如何放置来理解以下查询。
<pre><code>CREATE TABLE mytable (
name string,
我需要从已分区的 Hive 表中删除特定行。这些要删除的行符合某些条件，因此不能删除整个分区。假设
我已经在亚马逊上的 EC2 上设置了 Hadoop 2.7.2 和 Spark 2.2.0（旧的，但我必须在此版本上对其进行测试）。
我正在使用两对 MapReduce 作业。第一个 MapReduce 对的输出是第二个 MapReduce 对的输入。我对第二个 MapReduce
