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Map作业正在上次查询中发生。所以这并不是说MapReduce没有发生。但是，在上一次查询中应该返回一些行。可能的罪魁祸首是，出于某种原因，它没有找到一个匹配的价值“idc”。检查表并确保ankur和user的组包含字符串idc。
试试这个，看看你是否得到任何结果：

Select * from testtab1 where org rlike '.*(idc).*';

或

Select * from testtab1 where org like '%idc%';

它们将获取包含字符串“idc”的值的任何行。祝你好运！

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|安库| idc|
|用户| idc|
|其他人| ssi|
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未选择行（0.11秒）
如果你能给我一些建议就太好了。如果您需要这方面的进一步信息，请告诉我。
你好，安科

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这里，详细介绍了最近修复的同一个错误。尝试验证您正在使用的版本

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选择3行（2.169秒）
计数（）查询
0: jdbc:hive2：//>从testtab1中选择count（）；
query id=ankuchak\u 20150701073407\u e7fd66ae-8812-4e02-87d7-492f81781d15 total jobs=1启动作业1共1个编译时确定的reduce任务数：1为了更改reducer的平均负载（以字节为单位）：set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=为了限制reducer的最大数量：set hive.exec.reducers.max=in设置常量还原程序的顺序：set mapreduce.job.reduces=15/07/01 07:34:08[hiveserver2后台池：thread-40]：error mr.execdriver:thread 15/07/01 07:34:08[hiveserver2后台池：thread-40]：warn mapreduce.jobresourceuploader:未执行hadoop命令行选项分析。实现工具接口并使用toolrunner执行应用程序以解决此问题。起始作业=作业\u 1435425589664 \u 0005，跟踪url=http://slc02khv：8088/proxy/application\u 143542589664\u 0005/kill command=/scratch/hadoop/hadoop/bin/hadoop job-kill job\u 143542589664\u 0005 stage-1的hadoop作业信息：Map程序数：1；缩减器的数量：1 15/07/01 07:34:16[hiveserver2后台池：thread-40]：warn mapreduce.counters:group org.apache.hadoop.mapred.task$counter已弃用。使用org.apache.hadoop.mapreduce.taskcounter代替2015-07-01 07:34:16291 stage-1 map=0%，reduce=0%2015-07-01 07:34:23831 stage-1 map=100%，reduce=0%，累计cpu 1.04秒2015-07-01 07:34:30102 stage-1 map=100%，reduce=100%，累计cpu 2.41秒mapreduce累计cpu总时间：2秒410毫秒结束作业=作业\u 143542589664 \u 0005启动的mapreduce作业：阶段1:Map：1减少：1累计cpu：2.41秒hdfs读取：6607 hdfs写入：2成功mapreduce cpu总时间：2秒410毫秒正常
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|第0页|
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| 3 |
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选择1行（23.527秒）
按查询分组：
0: jdbc:hive2：//>选择组织，从testtab1按组织分组计数（id）；
query id=ankuchak\u 20150701073540\u 5f20df4e-0bd4-4e18-b065-44c2688ce21f total jobs=1启动作业1（共1个未指定reduce任务数）。根据输入数据大小估计：1为了更改缩减器的平均负载（以字节为单位）：设置hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=为了限制缩减器的最大数量：设置hive.exec.reducers.max=为了设置固定的缩减器数量：set mapreduce.job.reduces=15/07/01 07:35:40[hiveserver2后台池：thread-63]：错误mr.execdriver:yarn 15/07/01 07:35:41[hiveserver2后台池：thread-63]：warn mapreduce.jobresourceuploader:未执行hadoop命令行选项分析。实现工具接口并使用toolrunner执行应用程序以解决此问题。开始作业=作业\u 1435425589664 \u 0006，跟踪url=http://slc02khv：8088/proxy/application\u 143542589664\u 0006/kill command=/scratch/hadoop/hadoop/bin/hadoop job-kill job\u 143542589664\u 0006 stage-1的hadoop作业信息：Map程序数：1；缩减器数量：1 15/07/01 07:35:47[hiveserver2后台池：thread-63]：warn mapreduce.counters:group org.apache.hadoop.mapred.task$counter已弃用。使用org.apache.hadoop.mapreduce.taskcounter代替2015-07-01 07:35:47200 stage-1 map=0%，reduce=0%2015-07-01 07:35:53494 stage-1 map=100%，reduce=0%，累计cpu 1.05秒2015-07-01 07:36:00799 stage-1 map=100%，reduce=100%，累计cpu 2.53秒mapreduce累计cpu总时间：2秒530毫秒结束作业=作业\u 143542589664 \u 0006启动的mapreduce作业：阶段1:Map：1减少：1累计cpu：2.53秒hdfs读取：7278 hdfs写入：14成功mapreduce cpu总时间：2秒530毫秒正常
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|组织| | c1|
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|数据中心2|
|ssi | 1级|
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选择2行（21.187秒）
现在简单的where子句：
0: jdbc:hive2：//>从testtab1中选择*其中org='idc'；
好 啊
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|testtab1.id | testtab1.org|
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|testtab1.id | testtab1.org|
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