当我使用下面的代码时,我遇到了impala update statement的问题 update john_estares_db.tempdbhue set QU=concat(account_id,"Q",quarter(mrs_change_date)," ",year(mrs_change_date)); 它返回错误消息: AnalysisException: Impala does not support modifying a non-Kudu table: john_estares_db.tempdbhue 我想知道我是否可以将我的非Kudu表更改
我想读一下卡夫卡的话题,然后用火花流的方式把它写到kudu表上。 我的第一种方法 // sessions and contexts
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("TestMain")
val sparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
val sparkContext = sparkSession.sparkContext
val kuduContext = new KuduConte
有没有针对Scala 2.12的Apache Kudu驱动程序?如果没有,他们有没有计划?
如果不是,这是不是一个警告信号,表明Apache Kudu将不再开发?
我可以使用Spark 2.4和Scala 2.11中的Kudu,但我更喜欢迁移到Scala 2.12
, "org.apache.kudu" % "kudu-client" % "1.6.0-cdh5.14.4"
// At this time, the Kudu libraries are only available for Scala 2.11
, "org.
我无法在pyspark代码中使用Kudu模块,而则接受它。
Scala火花代码:
[root@sandbox-hdp ~]# spark-shell --jars /root/jars/org.apache.kudu_kudu-spark_2.10-1.5.0.jar
SPARK_MAJOR_VERSION is set to 2, using Spark2
Setting default log level to "WARN".
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setL
我一直试图使用cloudera创建一个在黑斑羚中的kudu表,下面的示例是。
CREATE TABLE sfmta
PRIMARY KEY (report_time, vehicle_tag)
PARTITION BY HASH(report_time) PARTITIONS 8
STORED AS KUDU
AS SELECT
UNIX_TIMESTAMP(report_time, 'MM/dd/yyyy HH:mm:ss') AS report_time,
vehicle_tag,
longitude,
latitude,
speed,
h
对于Parquet表,我使用SHOW FILES IN db_name.parquet_table_name获取我的Parquet表的所有分区名称、大小和路径。
对于范围分区,我使用SHOW RANGE PARTITIONS db_name.kudu_table_name,这只给出了分区范围,但没有给出分区的大小。
如何获得每个分区的范围和大小,以便能够实现to optimize my partitions ranges。
我有一段将JSON字符串转换为Java对象的Java代码。我将该字符串的值存储到对象中。 接下来我需要做的是将这些值存储在Kudu表中。我只想知道如果可能的话,如何使用Docker容器来做到这一点。或者有没有其他方法可以做到这一点。 下面是我写的代码: import com.google.gson.Gson;
import java.util.Map;
class UserDetails {public String id; public int type; public Map<String, String> source; public String source_uri;
要求澄清有关古都的问题。
“古都指南”规定如下:
行删除和更新操作还必须指定要更改的行的完整主键。Kudu本机不支持范围删除或更新。
第一部分说得通。然而,通过Hue I使用IMPALA可以很容易地发出这样的命令,这些命令与散文中突出显示的部分有关:
delete from metrics_001 where (value >= 400 and value <= 600);
update metrics_001 set value = value + 1000 where (value >= 600 and value <= 800);
按预期执行。
这句话是否意
在我的实验室中,HBase存档预先写入日志,即没有删除oldWALs文件,并且oldWALs目录在is中快速增长。
8.1 K 24.4 K /hbase/.hbase-snapshot
0 0 /hbase/.hbck
0 0 /hbase/.tmp
3.6 K 10.7 K /hbase/MasterProcWALs
900.3 M 7.1 G /hbase/WALs
3.4 G 10.3 G /hbase/archive
0 0 /hbase/corrupt
938.7 G 2.