集群间 Hive 数据 迁移 问题

Jun 07, 2016 pm 03:22 PM
hive 輸出 データ 地元 移行する 質問 集まる

1、 从hive中导出数据至本地目录 insert overwrite local directory /export/tmp select * from test1 where create_time = 2013-11-25; 列数据之间默认以^A隔开。 2、将本地数据上传另一个集群的hdfs /home/q/hadoop-2.2.0/bin/hdfs dfs -put /export/tmp hd

1、 从hive中导出数据至本地目录 insert overwrite local directory '/export/tmp' select * from test1 where create_time = '2013-11-25'; 列数据之间默认以^A隔开。 2、将本地数据上传另一个集群的hdfs /home/q/hadoop-2.2.0/bin/hdfs dfs -put /export/tmp hdfs://host:port/tmp 3、将hdfs中的数据文件导入hive表中 hive -e "load data inpath '/tmp' into table test1;" 但某些表创建时,设置的以 '\t' 分割数据,在读取不到 '\t' 时,会将整行数据都导入第一列。 如果是hive-0.11.0版本,可以这样导出:
                hive> insert overwrite local directory '/export/tmp'
                hive> row format delimited
                hive> fields terminated by '\t'
                hive> select * from test1 where create_time = '2013-11-25';
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         如果是低版本的hive,只好将导出的数据文件中的^A,替换为'\t':
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               sed -i 's/^A/\t/g' filename
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         同时需要将隐藏的.filename.crc校验文件删除掉,不然在上传的过程中,Hadoop将通过FSInputChecker判断需要上传的文件是否存在进行校验的crc文件,即.filename.crc,如果存在crc文件,将会对其内容一致性进行校验,如果校验 失败,会报fs.FSInputChecker: Found checksum error,停止上传该文件,最终导致整个MR任务无法执行。
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ddrescue を使用して Linux 上のデータを回復する ddrescue を使用して Linux 上のデータを回復する Mar 20, 2024 pm 01:37 PM

DDREASE は、ハード ドライブ、SSD、RAM ディスク、CD、DVD、USB ストレージ デバイスなどのファイル デバイスまたはブロック デバイスからデータを回復するためのツールです。あるブロック デバイスから別のブロック デバイスにデータをコピーし、破損したデータ ブロックを残して正常なデータ ブロックのみを移動します。 ddreasue は、回復操作中に干渉を必要としないため、完全に自動化された強力な回復ツールです。さらに、ddasue マップ ファイルのおかげでいつでも停止および再開できます。 DDREASE のその他の主要な機能は次のとおりです。 リカバリされたデータは上書きされませんが、反復リカバリの場合にギャップが埋められます。ただし、ツールに明示的に指示されている場合は切り詰めることができます。複数のファイルまたはブロックから単一のファイルにデータを復元します

オープンソース!ゾーイデプスを超えて! DepthFM: 高速かつ正確な単眼深度推定! オープンソース!ゾーイデプスを超えて! DepthFM: 高速かつ正確な単眼深度推定! Apr 03, 2024 pm 12:04 PM

0.この記事は何をするのですか?私たちは、多用途かつ高速な最先端の生成単眼深度推定モデルである DepthFM を提案します。従来の深度推定タスクに加えて、DepthFM は深度修復などの下流タスクでも最先端の機能を実証します。 DepthFM は効率的で、いくつかの推論ステップ内で深度マップを合成できます。この作品について一緒に読みましょう〜 1. 論文情報タイトル: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching 著者: MingGui、JohannesS.Fischer、UlrichPrestel、PingchuanMa、Dmytr

WeChat で Douyin プライベート メッセージの絵文字を取得するにはどうすればよいですか?プライベート メッセージの絵文字パッケージをエクスポートするにはどうすればよいですか? WeChat で Douyin プライベート メッセージの絵文字を取得するにはどうすればよいですか?プライベート メッセージの絵文字パッケージをエクスポートするにはどうすればよいですか? Mar 21, 2024 pm 10:01 PM

ソーシャルメディアの台頭が続く中、Douyinは人気のショートビデオプラットフォームとして多くのユーザーを魅了しています。 Douyin では、ユーザーは自分の生活を公開するだけでなく、他のユーザーと交流することもできます。このインタラクションにおいて、絵文字は徐々にユーザーが感情を表現する重要な手段になってきました。 1. WeChat で Douyin プライベート メッセージ絵文字を取得するにはどうすればよいですか?まず、Douyin プラットフォームでプライベート メッセージ絵文字を取得するには、Douyin アカウントにログインし、気に入った絵文字を参照して選択する必要があります。友達に送信するか、自分で収集するかを選択できます。 Douyin で絵文字パッケージを受信した後、プライベート メッセージ インターフェイスで絵文字パッケージを長押しし、「絵文字に追加」機能を選択できます。このようにして、この顔文字パッケージをDouyinの顔文字ライブラリに追加できます。 3. 次に、Douyin 顔文字ライブラリに単語を追加する必要があります

WeChat のチャット履歴を新しい電話に移行する方法 WeChat のチャット履歴を新しい電話に移行する方法 Mar 26, 2024 pm 04:48 PM

1. 古いデバイスで WeChat アプリを開き、右下の [自分] をクリックし、[設定] 機能を選択して、[チャット] をクリックします。 2. [チャット履歴の移行とバックアップ]を選択し、[移行]をクリックして、デバイスを移行するプラットフォームを選択します。 3. [移行するチャットを選択] をクリックするか、左下の [すべて選択] をクリックするか、チャット記録を自分で選択します。 4. 選択後、右下隅の [開始] をクリックして、新しいデバイスを使用してこの WeChat アカウントにログインします。 5. 次に QR コードをスキャンしてチャット レコードの移行を開始し、ユーザーは移行が完了するまで待つだけです。

Google は大喜び: JAX のパフォーマンスが Pytorch や TensorFlow を上回りました! GPU 推論トレーニングの最速の選択肢となる可能性があります Google は大喜び: JAX のパフォーマンスが Pytorch や TensorFlow を上回りました! GPU 推論トレーニングの最速の選択肢となる可能性があります Apr 01, 2024 pm 07:46 PM

Google が推進する JAX のパフォーマンスは、最近のベンチマーク テストで Pytorch や TensorFlow のパフォーマンスを上回り、7 つの指標で 1 位にランクされました。また、テストは最高の JAX パフォーマンスを備えた TPU では行われませんでした。ただし、開発者の間では、依然として Tensorflow よりも Pytorch の方が人気があります。しかし、将来的には、おそらくより大規模なモデルが JAX プラットフォームに基づいてトレーニングされ、実行されるようになるでしょう。モデル 最近、Keras チームは、ネイティブ PyTorch 実装を使用して 3 つのバックエンド (TensorFlow、JAX、PyTorch) をベンチマークし、TensorFlow を使用して Keras2 をベンチマークしました。まず、主流のセットを選択します

iPhoneのセルラーデータインターネット速度が遅い:修正 iPhoneのセルラーデータインターネット速度が遅い:修正 May 03, 2024 pm 09:01 PM

iPhone のモバイル データ接続に遅延や遅い問題が発生していませんか?通常、携帯電話の携帯インターネットの強度は、地域、携帯ネットワークの種類、ローミングの種類などのいくつかの要因によって異なります。より高速で信頼性の高いセルラー インターネット接続を実現するためにできることがいくつかあります。解決策 1 – iPhone を強制的に再起動する 場合によっては、デバイスを強制的に再起動すると、携帯電話接続を含む多くの機能がリセットされるだけです。ステップ 1 – 音量を上げるキーを 1 回押して放します。次に、音量小キーを押して、もう一度放します。ステップ 2 – プロセスの次の部分は、右側のボタンを押し続けることです。 iPhone の再起動が完了するまで待ちます。セルラーデータを有効にし、ネットワーク速度を確認します。もう一度確認してください 修正 2 – データ モードを変更する 5G はより優れたネットワーク速度を提供しますが、信号が弱い場合はより適切に機能します

テスラのロボットは工場で働く、マスク氏:手の自由度は今年22に達する! テスラのロボットは工場で働く、マスク氏:手の自由度は今年22に達する! May 06, 2024 pm 04:13 PM

テスラのロボット「オプティマス」の最新映像が公開され、すでに工場内で稼働可能となっている。通常の速度では、バッテリー(テスラの4680バッテリー)を次のように分類します:公式は、20倍の速度でどのように見えるかも公開しました - 小さな「ワークステーション」上で、ピッキング、ピッキング、ピッキング:今回は、それがリリースされたハイライトの1つビデオの内容は、オプティマスが工場内でこの作業を完全に自律的に行​​い、プロセス全体を通じて人間の介入なしに完了するというものです。そして、オプティマスの観点から見ると、自動エラー修正に重点を置いて、曲がったバッテリーを拾い上げたり配置したりすることもできます。オプティマスのハンドについては、NVIDIA の科学者ジム ファン氏が高く評価しました。オプティマスのハンドは、世界の 5 本指ロボットの 1 つです。最も器用。その手は触覚だけではありません

超知性の生命力が覚醒する!しかし、自己更新 AI の登場により、母親はデータのボトルネックを心配する必要がなくなりました。 超知性の生命力が覚醒する!しかし、自己更新 AI の登場により、母親はデータのボトルネックを心配する必要がなくなりました。 Apr 29, 2024 pm 06:55 PM

世界は狂ったように大きなモデルを構築していますが、インターネット上のデータだけではまったく不十分です。このトレーニング モデルは「ハンガー ゲーム」のようであり、世界中の AI 研究者は、データを貪欲に食べる人たちにどのように餌を与えるかを心配しています。この問題は、マルチモーダル タスクで特に顕著です。何もできなかった当時、中国人民大学学部のスタートアップチームは、独自の新しいモデルを使用して、中国で初めて「モデル生成データフィード自体」を実現しました。さらに、これは理解側と生成側の 2 つの側面からのアプローチであり、両方の側で高品質のマルチモーダルな新しいデータを生成し、モデル自体にデータのフィードバックを提供できます。モデルとは何ですか? Awaker 1.0 は、中関村フォーラムに登場したばかりの大型マルチモーダル モデルです。チームは誰ですか?ソフォンエンジン。人民大学ヒルハウス人工知能大学院の博士課程学生、ガオ・イージャオ氏によって設立されました。

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