聚合查询官方参考地址Aggregations|ElasticsearchGuide[8.11]|Elastic运行数据#mappingPUTproduct{ "mappings":{   "properties":{    "createtime":{     "type":"date"   },    "date":{     "type":"date"   },    "desc":{     "type":"text",     "fields":{      "keyword":{       "type":"keyword",       "ignore_above":256    

我正在尝试使用com.mongodb.hadoop.pig.BSONLoader(https://github.com/mongodb/mongo-hadoop/blob/master/pig/README.md)将数据从MongoDBBSON文件加载到Pig中，但我遇到了困难。MongoDB上的数据包括可变大小的数组，我不确定如何将其加载到pig中(作为元组？)。这是来自MongoDB的示例记录:{"_id":{"$oid":"52fbbca6e4b029a79cd17ff7"},"field":"value","variableSizeArray":["value1","value

我想知道如何映射键的值。我知道它可以通过Get然后Put操作来完成。有没有其他方法可以有效地做到这一点？'checkAndPut'不是很有帮助可以用类似的东西来完成吗:(key,value)=>value+g()我读过HBase权威指南这本书，似乎MapReduceJob解释为HBase之上的Put/Get操作。这是否意味着它不是“批量操作”(因为它是每个键的操作)？Spark与此有什么关系？ 最佳答案 HBase具有扫描(1)以检索多行；和MapReduce作业可以并且确实使用此命令(2)。对于HBase，“批量”主要是[或仅]是

我的情况符合以下规则:一个用户一次只能在一个地点。如果用户A在地点X签到，然后在fieldY，他们不再在fieldX。签到最多只能“持续”3小时。如果用户A在地点X签到然后3小时内什么都没有，他们不再在地点X。数据将使用Kafka和spark-streaming解析到HBase。我想使用HBase，TTL为3小时，版本控制为1，满足上述条件。问题是我很困惑如何在HBase中组织数据以获得更快的查询响应，我应该使用具有field名称或field名称的单个列作为不同的列名称吗？哪个更好，为什么？需要执行的查询是:1.用户A现在在哪里？2.现在X地点有哪些用户？

我正在尝试定义一个postgresql聚合函数，该功能知道框架子句中要求的行，但丢失了。具体来说，让我们考虑一个聚合功能framer其作业是返回由通过其汇总的值组成的数组，帧中的任何缺少值返回为null。所以，selectn,v,framer(v)over(orderbyvrowsbetween2precedingand2following)arrfrom(values(1,3200),(2,2400),(3,1600),(4,2900),(5,8200))asv(n,v)orderbyv应该返回"n""v""arr"31600{null,null,1600,2400,2900}22400{n

如何在MongoDB中选择。Selectroom(distinct),count(whereread=1)fromchatwherefrom="1"orto="1"这是我的JSON{"_id":ObjectId("595da6052008fc2213db32f6"),"room":"1_40","from":"1","to":"40","user_name":"TranCot","mes":"hgfd","time":1499309573832,"read":1}看答案如果您想为每个房间的总读取消息。利用聚合更新db.chat.aggregate([{$match:{$or:[{from:"4

我能够使用Ansible打印MongoDB数据。但是这里我的要求是将印刷数据用作Ansible中的变量。这是我将获得AnsiblePlaybook输出的输出：这是我的剧本。----hosts:localhostvars:-i:"db.repo.find({$and:[{'product':'Admin'},{'env':'SHK'}]}).pretty()"tasks:-name:Printingtheretrieveddatacommand:mongoAdvantage--quiet--eval"{{i}}"register:temp-name:Printingtheretrieveddat

我正在尝试使用Scala将示例MongoDB集合加载到Spark，然后将RDD保存到文本文件。以下是我的代码:valsc=newSparkContext(conf)valmongoConfig=newConfiguration()mongoConfig.set("mongo.input.uri","mongodb://localhost:27017/myDB.myCollectionData")valsparkConf=newSparkConf()valdocuments=sc.newAPIHadoopRDD(mongoConfig,//ConfigurationclassOf[Mon

我是hadoop的新手。我已经安装了hortonworks沙箱2.1。我正在尝试使用HiveUI执行Hive脚本。我想访问Hive中的mongo集合。我为此使用了以下查询:CREATETABLEindividuals(idINT,nameSTRING,ageINT,citySTRING,hobbySTRING)STOREDBY'com.mongodb.hadoop.hive.MongoStorageHandler'WITHSERDEPROPERTIES('mongo.columns.mapping'='{"id":"_id"}')TBLPROPERTIES('mongo.uri'='m

我正在使用MongoToolrunner将数据从mongoDB导入到Hadoopmapreduce作业。由于数据的大小，我收到OutOfMemoryError。所以我想限制我以批量方式获取的记录数。MongoConfigUtil.setQuery()只能设置查询但我不能设置大小来限制获取的记录数。我正在寻找的是类似MongoConfigUtil.setBatchSize()接着MongoConfigUtil.getNextBatch()类似的东西。请提出建议。 最佳答案 您可以使用类MongoInputSplit的setLimit方