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SparkRエラー：HDFS上のルートスクラッチディレクトリ：/ tmp/hiveは書き込み可能である必要があります

SparkRを初期化しようとしていますが、アクセス権エラーが発生しています。私のスパークバージョンはspark-2.2.1-bin-hadoop2.6です。私はこのエラーとそれを解決する方法を探し、いくつかの関連するトピックを見つけました。しかし、私はこれらのトピックと同じアプローチを使って解決することができません。その解決策は、次のコマンドを使用して、/ tmp/hiveディレクトリにパーミッシ

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Bigqueryでパーティションテーブルにクエリを挿入

Bigqueryに移行するハイブで書かれた挿入クエリがあります。例えば：BigQueryので insert into test.abc partition(yrmth) select * from test.xyz 、パーティションのみYYYYMMDD形式でサポートされています。私は、パーティションテーブルにBQコマンドラインツールを使用してデータをダンプすることができます。test.abc

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ハイブパーティションテーブルのデータを表示できません

rundateというパーティション化されたカラムを持つ外部テーブルがあります。私は、コードが正常に動作し、私はパーティションを見ることができます spark.sql("ALTER TABLE table ADD IF NOT EXISTS PARTITION(rundate = '2017-12-19')") を使用してパーティションを作成 DataFrame.write.mode(SaveM

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Hiveクエリの結果をテキストファイルに書き込むときにNULLが '\ N'として表示されます

Hiveの[ディレクトリに書き込む]機能を使用して、Hiveクエリの結果をダウンロードしようとしています。いくつかの列では、私のクエリはNULLの値を返していますが、生成されたファイルでは、これは\Nに置き換えられています。これはHiveの予想される動作ですか？生成されたファイルをBigqueryテーブルにアップロードする必要があります。ファイル内で\Nを受け取った後に、\NをNULLまたは空の

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Sqoop with query clause

OracleからHiveにデータを移動する必要があり、Sqoopが役に立つツールであることがわかりました。問題は、クエリを処理し、結果をデスティネーションデータベースのテーブルに挿入する必要があることです。 Oracle関数の結果 - > HiveDB.myTable 私は、このコマンドが見つかりました： sqoop import --connect jdbc:oracle:thin:@****

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SQLクエリーが私に正しい応答を与えてくれない理由を理解しているようです。

2002年に500,000ドル以上の給料を持つプレーヤーを印刷しようとしていますが、これは30ホーラムよりもです。私は2つのテーブルからデータを取得する必要がありますが、私は何を持っていないと私にエラーを与える。私はエラーを理解するように思えますが、なぜ私に必要な出力を与えてくれないのでしょうか？ SELECT batter.playerID, HR, salary_table.salary,

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ハイブでCTEを使用する際にエラーが発生しました。

私はほぼ同様の作業を行っている2つのクエリを持っています。 CTEなしで1つ、CTEで1つ。私はなぜ2番目のクエリが最初の1つの間に全く結果を与えないのか理解できません。さまざまな結合を試みることによってこれを理解しようとしていて、過去2時間を費やしています。クエリ1で働いている同じ結合がクエリ2で機能していません。まずクエリ（結果を返します）： WITH MessageCTE AS

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Lidap認証ユーザーフィルターin Hive：失敗する

I want to implement the restrictions in the LDAP authentication, only want a specific group to have access on hive. Below are the properties I have given in the **hive-site.xml**. But the filter is no

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アドレスを見つけるためのHiveqlはヌルで、アドレスは

です。私はsql/hqlを初めて使用しています。： Card_ID Mid Address ------ ----- --------------- 1000 201 MG Road,bangalore 1000 301 MG Road,bangalore 1000 401 null 1000 501 null 2000 205 Plot #