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hive分区导致FAILED: Hive Internal Error: java.lang.NullPointerException(nu...

写了一条hive sql ,其中条件中存在dt>=20150101 and dt<=20150228 这样的条件,原来执行没问题,今天就抛出 FAILED: Hive Internal Error: java.lang.NullPointerException(null) java.lang.NullPointerException at org.apache.hadoop.hive.ql.optimizer.pcr.PcrExprProcFactory.opAnd(PcrExprProcFactory.java:128) at org.apache.hadoop.hive.ql.optimizer.pcr.PcrExprProcFactory$GenericFuncExprProcessor.process(PcrExprProcFactory.java:267) at org.apache.hadoop.hive.ql.lib.DefaultRuleDispatcher.dispatch(DefaultRuleDispatcher.java:89) at org.ap...

spark 按照key 分组 然后统计每个key对应的最大、最小、平均值思路——使用groupby,或者reduceby

What you're getting back is an object which allows you to iterate over the results. You can turn the results of groupByKey into a list by calling list() on the values, e.g. example = sc.parallelize([(0, u'D'), (0, u'D'), (1, u'E'), (2, u'F')]) example.groupByKey().collect() # Gives [(0, <pyspark.resultiterable.ResultIterable object ......] example.groupByKey().map(lambda x : (x[0], list(x[1]))).collect() # Gives [(0, [u'D', u'D']), (1, [u'E']), (2, [u'F'])] # OR: example.groupByKey().mapValue...

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