基于上一个问题(seehere)，我试图通过xmlEventParse读取许多大型xml文件，同时保存节点变化数据。使用此示例xml:https://www.nlm.nih.gov/databases/dtd/medsamp2015.xml.下面的代码使用xpathSapply来提取必要的值和一系列if语句，以将唯一值(PMID)与记录中的每个非唯一值(LastName)匹配的方式组合这些值-对于其中可能没有姓氏。目标是在此过程中编写一系列小型csv(此处，在每1000个姓氏之后)以最大限度地减少内存使用量。当在全尺寸数据集上运行时，代码成功地批量输出文件，但是内存中仍然存储着一些东西

我使用chocolatey安装了mongodb来玩弄它.我玩弄它，因为我创建了一个简单的数据库并从命令行存储了一些值，然后继续我的工作。六个月后，我正在查看它，它占用了3GB的数据，但我根本没有直接使用它!我唯一能想到的就是使用它是ruby​​或node，但我只是将它们用作实用程序和玩弄-我实际上并没有每天使用它们进行开发，我也没有不要用它们运行网站。我尝试了db.repairDatabase()fromhere但无济于事。如果有的话，它实际上增长了一点。这是怎么回事!？ 最佳答案 这归结为文件的预分配:http://docs.mo

如果我使用32位std::streampos实现std::fstream，我应该使用什么策略？如果我想移动位置，我可以分几步完成(10gb-10倍+1gb)。我怎样才能得到位置？或者我应该将当前位置保留在fstream之外的某个变量中吗？附言我无法更改STL的实现。 最佳答案 如果您无法添加STL，那么自己跟踪当前位置是最直接的答案。如果您的编译器支持longlong类型，我会支持它。 关于c++-std::fstream文件大于2gb，我们在StackOverflow上找到一个类似的问

我正在尝试使用2.14有符号格式(2位有符号整数，14位小数)为定点算术生成余弦/正弦表。余弦/正弦的参数被归一化并围绕180、90和45度轴折叠，因此我只需要0到45度(或12867作为定点)的余弦和正弦值。该代码计算一个稍大的表，范围从0到1弧度(或16384作为定点)。我已经针对8.8、7.9、6.10、5.11、4.12和3.13位定点测试了此代码，但无法针对2.14位定点编译它。当g++使用大约7GiB的ram并且仍在增长时，我停止了它。那么如何让模板使用更少的内存呢？#include#includetemplatestructIndexList{};templatestru

有没有人有将NSFileSystemFreeSize的结果转换为用户友好的可用mb/gb字符串的例程。我以为我已经掌握了它的要点，但我得到了奇怪的结果。-(NSString*)getFreeSpace{NSArray*paths=NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSDocumentDirectory,NSUserDomainMask,YES);NSString*documentsDirectory=[pathsobjectAtIndex:0];NSDictionary*fileAttributes=[[NSFileManagerdefaultMa

我有一个带视网膜的MBP13'(2013年底)。此型号有4gb内存、i52.4ghz和128gb闪存驱动器。谁能确定这些规范是不是对一般的Xcode7和iOS应用程序开发来说足够了吗？谢谢! 最佳答案 更新尽管我的回答是关于试水的不错建议，但如果您确实进行了足够的iOS开发以保证获得MBP，我想用肯定的方式更新我的答案，得到一个不错的MBP，MacMini我真的很痛苦构建，想一想，每次你想测试一个变化，你都必须构建，如果那个构建需要一分钟，那肯定不好，尤其是在学习的时候，我很快卖掉了MacMini并在Craigslist上购买了一个

我有一个巨大的20GBCSV文件要复制到Hadoop/HDFS中。当然，我需要管理任何错误情况(如果服务器或传输/加载应用程序崩溃)。在这种情况下，我需要重新开始处理(在另一个节点或不在另一个节点中)并继续传输而不从头开始CSV文件。最好和最简单的方法是什么？使用水槽？啪？本地Java应用程序？Spark？非常感谢。 最佳答案 如果文件未托管在HDFS中，则flume将无法并行化该文件(与Spark或其他基于Hadoop的框架存在相同问题)。您可以将HDFS挂载到NFS上然后使用文件复制吗？使用flume读取的一个优点是读取文件并将

我正在尝试在hadoopmap/reduce(用java、linux内核操作系统编写)中执行以下操作文本文件'rules-1'和'rules-2'(总共3GB大小)包含一些规则，每个规则由结束符分隔，因此可以使用readLine()函数读取文件。这些文件“rules-1”和“rules-2”需要作为一个整体从hdfs导入到我集群中的每个映射函数中，即这些文件不能跨不同的映射函数拆分。映射器的map函数的输入是一个名为“record”的文本文件(每行以结束符结束)，因此我们从“record”文件中获取(键，值)对。该文件是可拆分的，可以作为整个map/reduce过程中使用的不同map函

我们有一个问题，Hadoop是否适合不需要运行应用程序但需要非常快速地读取和写入少量数据的简单任务。要求是能够以每秒30次的速度写入带有几个索引的大约100-200字节长的消息，同时能够以大约每秒10次的速度读取(通过这两个索引进行搜索)秒。读取查询必须非常快-每个查询最多100-200毫秒并返回少量匹配记录。总数据量预计将达到50-100GB，并通过删除较旧的记录来维持此速度(类似于删除超过14天的记录的日常任务)如您所见，总数据量并没有那么大，但我们担心Hadoop的搜索速度无论如何都可能比我们需要的慢。Hadoop是解决这个问题的方法吗？谢谢尼克 最佳

我想下载Infochimps上提供的完整百万歌曲数据集。我没有使用AWS，我的大学提供了一个集群，我想将数据下载到该集群。我目前正在使用wget但这需要我很长时间才能下载。有没有更好的方式下载数据？还有没有办法直接将数据下载到Hadoop文件系统，而不是先下载到本地文件系统，然后使用-copyFromLocal复制到HDFS？请帮忙。谢谢! 最佳答案 在我看来，最好的方法是使用像Flume这样的数据聚合工具。或Chukwa.这两种工具都允许我们以分布式和可靠的方式聚合大量数据。不仅如此，这些工具还允许您将数据直接提取到Hadoop集