我尝试将通过连接4-5个数据集创建的Hive表传输到Redshift。这个过程应该如何实现？我们在边缘节点上有可用的R。Hive表必须先传输到S3，然后从s3传输到Redshift。这是唯一的方法吗？是否可以使用R，即使用RHive包将我的数据集从HDFS移动到R，然后将该数据集从R移动到Redshift？ 最佳答案 您可以使用RJDBC连接到Redshift(Redshift是pgsql)。因此，您可以使用从配置单元读取一行，并使用R中的RJDBC将其加载到Redshift。您创建1000个或更多的批处理并插入Redshift。如
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
我有一个分片输入集合，我想在将其发送到我的hadoop集群以进行mapreduce计算之前对其进行过滤。我的$hadoopjar-命令中有这个参数mongo.input.query='{_id.uuid:"device-964693"}'并且有效。输出不会mapreduce任何不满足此查询的数据。但这不起作用:mongo.input.query='{_id.day:{\\$lt:{\\$date:1388620740000}}}'没有数据作为输出产生。1388620740000表示日期WedJan01201423:59:00GMT+0000(GMT)。该设置使用的是hadoop2.2、
【软件开发/设计】分布式架构中的组件（如Kafka、MongoDB和Nginx）如何进行容器化部署方式一容器化部署的一般步骤Nginx、MongoDB、Kafka容器化部署示例1.Nginx2.MongoDB3.Kafka容器化部署的优势方式二1.Nginx部署创建Deployment创建ServiceNginx和ConfigMap总结应用配置2.MongoDB部署创建StatefulSet创建ServiceMongoDB和ConfigMap应用配置3.Kafka部署使用Helm1.验证Kafka安装2.查看Helm安装的说明3.连接到Kafka4.使用Kafka5.Kafka客户端配置6.监
我正在使用hadoopmap-reduce来处理XML文件。我直接将JSON数据存储到mongodb中。如何实现在执行BulkWriteOperation之前只将不重复的记录存储到数据库中？重复记录标准将基于产品图片和产品名称，我不想使用吗啡层，我们可以在其中为类成员分配索引.这是我的reducer类:publicclassXMLReducerextendsReducer{privatestaticfinalLoggerLOGGER=Logger.getLogger(XMLReducer.class);protectedvoidreduce(Textkey,Iterablevalues
我想同步mongodb和hadoop，但是当我从mongodb中删除文件时，这个文件在hadoop中一定不能被删除。我尝试使用mongo-hadoop和hive。这是配置单元查询:CREATEEXTERNALTABLESubComponentSubmission(idSTRING,statusINT,providerIdSTRING,dateCreatedTIMESTAMP,subComponentIdSTRING,packageNameSTRING)STOREDBY'com.mongodb.hadoop.hive.MongoStorageHandler'WITHSERDEPROPER
我们目前正在为我们的非技术用户使用ETL工具(基于Hadoop)，以便他们使用原始数据创建一个csv文件。开发人员根据需要为他们创建流程，然后他们按需运行。由于我们使用数据湖文件(S3)来创建输出，因此我们需要将所有事实连接在一起并运行Hadoop需要一段时间才能完成的一些繁重的工作。我们希望这些进程在更短的时间内运行。我的想法是使用UNLOAD命令实现此任务的Redshift。由于redshift中的数据已经根据业务需求构建，因此通常只需一个非常简单的查询即可获得他们想要的结果，运行时间为2-5分钟。但是，我不确定是否让我们的用户可以选择按需运行卸载命令(不是他们自己，而是通过构建的
数据库的高可用性是保障工厂不停工、连续生产的关键所在。在混线生产的情况下，MongoDB对于我们MEMO系统的数据灵活性支撑，保证了产线不停机生产，将运维人员从僵化的工作任务中释放出来，从而能够腾出时间和精力去完成更多高价值工作，极大地提升了运维效率，减少了不必要的人工成本。未来，我们期待能够透过MongoDB新版本、新功能深入更多工业场景，探索更多制造业数字化转型的前沿应用。西门子成都全球灯塔工厂(SEWC),IT工程师田爵松客户简介SEWC：引领数字化未来的灯塔工厂西门子工业自动化产品成都有限公司，简称SEWC，位于四川省成都市高新西区，是西门子工业自动化产品全球第三大研发中心，也是西门子
我遵循本教程http://www.mongodb.org/display/DOCS/Hadoop+Quick+Start构建mongodb-hadoop。我尝试构建TreasuryYield示例(我的Hadoop版本是0.20.2。)，但是当我提交MapReduce作业时出现以下错误:12/10/2414:01:09INFOutil.MongoTool:Createdaconf:'Configuration:core-default.xml,core-site.xml,mongo-defaults.xml,mongo-treasury_yield.xml'on{classcom.mon
