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1.Writing R data frames returned from SparkR:::map

stack overflow原文地址 弱鸡小白在使用SparkR处理大规模的R dataframe时想使用map的方式进行数据操作。数据都是结构化的,并且每个分区都是相同的结构。本想的将这些数据作为parquet这样就可以避免collect的Action操作。现在很担心能不能再程序输出的output list后进行write.df的操作,能否使用worker tasks编写替代指定parquet进行操作? 小白的程序如下: #! /usr/bin/Rscript library(SparkR, lib.loc="/opt/spark-1.5.1-bin-without-hadoop/R/lib") source("jdbc-utils.R") options(stringsAsFactors = FALSE) # I dislike having these here but when I move them into main(), it breaks - the sqlContext drops. assign("sc", sparkR.init(master = "spark:/...

[Hive]Hive使用指南四 客户端导入数据

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/SunnyYoona/article/details/52935649 根据导入的地方不一样,主要介绍下面几种方式: 从本地文件系统中导入数据到Hive表 从HDFS上导入数据到Hive表 从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中 1. 本地文件系统导入Hive表中 1.1 导入普通Hive表 1.1.1 创建Hive普通表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS order_uid_total( uid string, bucket_type string, file_name string ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE; 1.1.2 导入数据 load data local inpath '/home/xiaosi/adv/order_uid_total.txt' into table order_uid_tot...

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