我有两个完全相同的数据帧用于比较测试df1------------------------------------------year|state|count2|count3|count4|2014|NJ|12332|54322|53422|2014|NJ|12332|53255|55324|2015|CO|12332|53255|55324|2015|MD|14463|76543|66433|2016|CT|14463|76543|66433|2016|CT|55325|76543|66433|------------------------------------------df2
情况:我有一个Postgres数据库，其中包含一个包含几百万行的表，我正在尝试查询所有这些行以进行MapReduce作业。根据我对DBInputFormat所做的研究，Hadoop可能会尝试对新的映射器再次使用相同的查询，并且由于这些查询需要花费大量时间，所以我想通过以下两种方式之一来防止这种情况发生想到了:1)Limitthejobtoonlyrun1mapperthatqueriesthewholetableandcallitgood.或2)SomehowincorporateanoffsetinthequerysothatifHadoopdoestrytouseanewmappe
我有这样一些值(value)观，tEn1teN8Ten1thrEE2tHRee1如何添加第2列并为第1列中的所有不区分大小写的重复项生成此列？ten10three3我试过使用GROUP,tmp=GROUPdataBY(column1);result=FOREACHtmpGENERATEgroup,SUM(data.column2)ascount但不知何故，它似乎没有给出正确的结果。我该怎么办？ 最佳答案 字符串区分大小写。您需要先将它们全部设为小写，以便它们匹配lowerdata=FOREACHdataGENERATELOWER
我正在审查这个slideshow[幻灯片134](HBaseCon2012上的IanVarely/salesforce.com)他指出您可以将实体嵌套两层深。这是他给出的嵌套实体一层深的示例:实体:乐队、演出；Band1:M显示的位置。Table:BandCF:"CF"Qualifiers:"Name":"Genre":"Show_":venue__date__start_time__cover_price_但是，他没有举例说明如何嵌套两层。幻灯片134中我最好的嘉宾是下面这样的人......实体:客户、session、与会者；其中客户1:Msession和session1:M与会者。
我正在尝试在虚拟机中安装Hadoop，我找到了一个解释如何在多节点集群中执行此操作的教程。所以我的问题是单节点集群和多节点集群有什么区别？提前致谢:) 最佳答案 单节点集群:默认情况下，Hadoop配置为以非分布式或独立模式运行，作为单个Java进程。没有守护进程在运行，一切都在单个JVM实例中运行。不使用HDFS。伪分布式或多节点集群:Hadoop守护进程在本地机器上运行，从而模拟一个小规模的集群。不同的Hadoop守护进程运行在不同的JVM实例中，但在一台机器上。使用HDFS代替本地FS
我目前正在创建一个程序，用于从用户需要的Facebook导入所有组和提要。我曾经将GraphAPI与OAuth结合使用，效果非常好。但我意识到一个请求无法处理1000个组加上提要的导入。所以我正在寻找一种解决方案，可以在后台(如cron作业)将这些数据导入数据库。要求在后台运行在Linux下运行安静问题您对此有何感受？hadoop是正确的解决方案吗？ 最佳答案 您可以使用neo4j。Neo4j是一个图形数据库，可靠且快速，用于管理和查询高度连接的数据http://www.neo4j.org/1)确定节点的结构、关系和相应的属性您需要
我在DigitalOceanDroplet上运行Ambari。我已经销毁并重新安装了多个Droplets，包括全新安装的Ambari，以及扩展的PostgreSQL。尝试启动服务器时，我一直遇到以下错误。我重新启动了服务器，重新设置了服务器，删除了陈旧的PID文件，以及许多其他东西，但找不到答案。[root@jamatney0~]#ambari-serverstatusUsingpython/usr/bin/python2.6Ambari-serverstatusAmbariServernotrunning.StalePIDFileat:/var/run/ambari-server/a
我对这个主题做了很多研究，但对找到的答案还不满意。有人说它不仅仅取决于大小，还有许多其他影响因素，而其他人则说它需要在几个TB的大小范围内才能看到hadoop的真实本质。那么，在类似Java程序上测试Hadoop功能的最小输入数据大小是多少？ 最佳答案 的确，这取决于不同的事情。我想这至少取决于以下几点:文件大小数据类型和格式集群规模和性能集群之间的网络连接计算和分析类型一般来说，您拥有的数据越多且越复杂，与“常规”Java程序相比，Hadoop的性能就越好。我不能给你一定的限制。“Hadoop买家指南”(RobertD.Schne
我有一个正在处理的MapReduce项目(具体来说，我正在使用Python和库MrJob并计划使用Amazon的EMR运行)。这是总结我遇到的问题的示例:我有数千GB的json文件，里面装满了客户数据。我需要去运行每个客户json行/输入/对象的每日、每周和每月报告。所以对于我目前做的map步骤:map_step(_,customer_json_object)c_uuid=customer_json_object.uuidifcustomer_json_object.timeisindaily_time_range:yield"%s-%s"%(DAILY_CONSTANT,c_uuid
ApacheKylin看起来是一个很棒的工具，可以满足大量数据科学家的需求。这也是一个非常复杂的系统。我们正在开发一个内部解决方案，其目标完全相同，即具有低查询延迟的多维OLAP多维数据集。在众多问题中，我现在最关心的是容错。交易数据量大，立方体必须增量更新，有些立方体是长时间更新的，比如时间维度值为年尺度的立方体。在这么长的时间里，复杂系统的某些部分肯定会失败，系统如何确保所有原始交易记录只聚合到长方体中一次，不多也不少？即使每一block都有自己的容错机制，并不意味着它们会自动一起演奏。为简单起见，我们可以假设所有输入数据都由另一个进程保存在HDFS中，并且可以以您希望从任何中断中
