Question

我们有一个蜂巢仓库，并希望将spark用于各种任务（主要是分类）。有时将结果写回蜂巢表。例如，我们编写了以下python函数来查找original_table第二列的总和，按原始列第一列分组。该函数有效，但我们担心它效率低下，特别是转换为键值对的映射和字典版本。函数combiner，mergeValue，mergeCombiner在别处定义，但工作正常。

from pyspark import HiveContext

rdd = HiveContext(sc).sql('from original_table select *')

#convert to key-value pairs
key_value_rdd = rdd.map(lambda x: (x[0], int(x[1])))

#create rdd where rows are (key, (sum, count)
combined = key_value_rdd.combineByKey(combiner, mergeValue, mergeCombiner)

# creates rdd with dictionary values in order to create schemardd
dict_rdd = combined.map(lambda x: {'k1': x[0], 'v1': x[1][0], 'v2': x[1][1]})

# infer the schema
schema_rdd = HiveContext(sc).inferSchema(dict_rdd)

# save
schema_rdd.saveAsTable('new_table_name')

是否有更有效的方法来做同样的事情？

Answer 1

...也许在编写问题时这是不可能的，但现在（1.3之后）使用createDataFrame（）调用是否有意义？

获得第一个RDD之后，看起来你可以进行调用，然后对结构运行一个简单的SQL语句，以便在一次通过中完成整个工作。（总和和分组）另外，如果我正确地阅读API文档，DataFrame结构可以在创建时直接推断模式。

（http://spark.apache.org/docs/1.3.1/api/python/pyspark.sql.html#pyspark.sql.HiveContext）

Answer 2

通过将hive.exec.scratchdir设置为用户有权访问的文件夹，可以解决此错误

Answer 3

您使用的是什么版本的火花？

这个答案基于1.6＆amp;使用数据框。

Table B

希望这会有所帮助!!

聚合后用蜂巢表读取和写入

3 个答案: