hive

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我正在嘗試訪問配置單元CLI。但是，它無法從以下AccessControl問題開始。足夠強烈，我能夠查詢來自Hue的配置單元數據而沒有AccessControl問題。但是，配置單元CLI不起作用。我在MapR羣集上。任何幫助，非常感謝。 [<user_name>@<edge_node> ~]$ hive SLF4J: Class path contains multiple SLF4J b

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HortonWorks「表或視圖中未發現」使用的Mac

ODBC連接從Excel查詢蜂巢時，我使用Hortonworks沙箱2.1與的Apache蜂巢ODBC驅動程序2.1和iODBC的。當我使用iODBC軟件對其進行測試時，ODBC連接成功。但是，當我打開Excel和使用Microsoft查詢返回的數據到Excel電子表格時，我運行SQL SELECT查詢我得到這個錯誤：Hortonworks] [SQLEngine]（31740）表或視圖中未發

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甚至名稱節點安全模式後，我無法啓動「蜂巢」

但是多節點的Hadoop與 [[email protected] ~]$ jps 3378 NodeManager 2841 NameNode 3131 SecondaryNameNode 3835 Jps 3276 ResourceManager 2942 DataNode 工作正常，但是當我運行 [[email protected] ~]$ hive 它顯示了以下錯誤： /

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我無法運行show數據庫;上端子蜂房

當我寫 > show databases; 在配置單元，我得到以下錯誤命令; FAILED: SemanticException org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadat

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HIVE：'SELECT * from'上的'LIMIT'如何在內部工作？

只是想知道如何做限制工作，爲下面的簡單查詢 select * from T limit 100 試想一下表T有13萬條記錄請問上面的查詢： 1.第一負荷共13多萬元建成的內存&在結果集中只顯示100條記錄？只有100 & 2.負載給出結果集的100條記錄正在尋找它很長一段時間，現在，大部分的網頁只談使用「限制」，但不涉及如何配置單元用它的下引擎蓋。讚賞有用的回覆。

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檢查字計數字符串和更少的計數刪除的話 - 蜂巢

假設我有以下的表格， date_part string_word id 2017-08-08 India America Advance Apartments 1 2017-08-08 Apartments Planner Headlines 1 2017-08-08 India America Headlines Gucci 1 2017-08-0

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無法實例org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient

蜂巢外殼起步，但每當我在炮彈擊中任何命令，說蜂巢>節目數據庫; 我收到以下錯誤：失敗：SemanticException org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException：了java.lang.RuntimeException：無法實例org.apache.hadoop.hive.ql .metadata.SessionHiveMetaStore

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備份配置單元內部表的最佳存儲格式

我有一個配置單元內部表，它有大約5億條記錄。我的配置單元部署在AWS EMR之上。我不想讓AWS EMR始終運行。因此我想要備份配置單元內部表數據。一個簡單的方法可以創建一個指向S3位置的外部表，然後使用insert命令將所有記錄移動到該外部表中。當我需要內部表回來時，我可以使用這個外部S3表獲取所有數據。由於此表僅用於備份，我想問問哪種存儲格式對我來說是最佳選擇。蜂巢截至目前支持以下格

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Hive爲json數據創建表

我想創建可以讀取json數據的hive表，但是當我執行create語句時，它會拋出一個錯誤。創建聲明： CREATE TABLE employee_exp_json (id INT, fname STRING, lname STRING, profession STRING, experience INT, exp_service STRING ) ROW FORMAT SERD

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解析配置單元中的json文件

我想在hive.Below中加載json文件是樣本json文件。 {"Result":[ {"Col1":"Key1","Col2":"[email protected]","Col3":"7"}, {"Col1":"Key2","Col2":"[email protected]","Col3":"7"}, {"Col1":"Key3","Col2":"[email protected]",