嗨,我是Hadoop的新手,我发现在Java map reduce中使用SkipBadRecord类可以跳过任何输入格式的badrecords,所以我只想知道在Pig和Hive中是如何实现的?
配置单元中的不良记录处理
若要过滤配置单元中的不良记录,可以在查询中启用跳过模式。跳过模式的配置单元配置为:
SET mapred.skip.mode.enabled = true;
您需要在配置单元查询之前设置以上命令。您还可以通过提供以下参数来限制配置:
SET mapred.map.max.attempts = 100;
SET mapred.reduce.max.attempts = 100;
SET mapred.skip.map.max.skip.records = 30000;
SET mapred.skip.attempts.to.start.skipping = 1
请看这个与猪有关的有用链接
我浏览了几篇文章,基本上都指出Hive用于结构化处理,Pig用于非结构化处理。我们什么时候需要本地地图缩减?你能指出一些使用Pig或Hive但在原生map Reduce中无法解决的场景吗?
我对Apache Hadoop有些陌生。我已经看到了关于Hadoop、HBase、Pig、Hive和HDFS的这个和这个问题。两者都描述了上述技术之间的比较。 但是,我已经看到,Hadoop环境通常包含所有这些组件(HDFS、HBase、Pig、Hive、Azkaban)。 有人能以架构工作流的方式解释那些组件/技术与其在Hadoop环境中的职责之间的关系吗?最好是举个例子?
地图-缩小,蜂巢,猪的区别 pig:这是一种数据流语言,它可以处理基本上用于将半结构化、非结构化数据转换为结构化的任何数据,以便使用窗口功能等在hive advance分析中使用。 配置单元:处理结构数据并提供sql类型的查询语言。 我知道在后端,pig和hive都使用map-reduces。 我知道map-duce对程序员来说是个好工具,对sql人来说是蜂巢或猪 我只想知道我们在hive、pig
蜂巢平台(OpenComb Platform)是一个基于 PHP 5.3 实现的深度云计算应用框架。蜂巢采用了扩展模式,系统中的功能和特性,都由扩展提供。 因此,用户可以通过开发和安装扩展来部署各种类型的互联网应用。
问题内容: 我正在执行超过1.5 TB数据的Hadoop作业,并进行了大量模式匹配。我有几台机器,每台机器都有16GB的RAM,我总是用这些数据来完成这项工作(我正在使用Hive)。 我想知道如何在文件中优化设置选项,所以我的工作不会失败。甚至可以设置此选项以使我的工作不会失败吗? 当我设置为1.5 GB并从查询中删除了一半的模式匹配时,作业成功运行。那么,如果该选项不能帮助避免作业失败,那么该选