目录简介1概述1.1术语1.2组件1.2.1repmgr1.2.2repmgrd1.3Repmgr用户与元数据2安装部署2.0部署环境 2.1安装要求2.1.1操作系统2.1.2 PostgreSQL版本2.1.3 操作系统用户2.1.4 安装位置2.1.5 版本要求2.2安装2.2.1软件包安装2.2.2源码编译安装3快速开始3.2PostgreSQL部署主库3.3创建用户与数据库3.4配置认证文件pg_hba.conf 3.5设置免密登录 3.6repmgr配置文件3.7注册主节点3.8克隆standbyServer3.9验证主从同步正常3.10 注册从节点参考 repmgr官网5.3.3
我有一个流，用于监视目录中多个文件的输出、处理数据并将其放入HDFS。这是我的流创建命令:streamcreate--namefileHdfs--definition"file--dir=/var/log/supervisor/--pattern=tracker.out-*.log--outputType=text/plain|logHdfsTransformer|hdfs--fsUri=hdfs://192.168.1.115:8020--directory=/data/log/appsync--fileName=log--partitionPath=path(dateFormat(
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭7年前。Improvethisquestion我使用R/Python在1-2%的样本数据上拟合了一个机器学习分类器，我对准确性度量(精度、召回率和F_score)非常满意。现在我想用这个用R编码的分类器对一个拥有7000万行/实例的巨大数据库进行评分，该数据库驻留在Hadoop/Hive环境中。关于数据集的信息:7000万X40个变量(列):大约18个变量是分类变量，其余22个是数字变量(包括整数)我该怎么做？有什么建议吗？我想到的事情是:a)将数据
我有一组整数值，我想将它们分组到一堆容器中。示例:假设我有1到1000之间的一千个点，我想做20个bin。有没有办法将它们分组到一个bin/array中？此外，我不会提前知道范围有多宽，因此我无法硬编码任何特定值。 最佳答案 如果您有最小值和最大值，则可以将范围除以bin的数量。例如，--foo.pigids=load'$INPUT'as(id:int);ids_with_key=foreachidsgenerate(id-$MIN)*$BIN_COUNT/($MAX-$MIN+1)asbin_id,id;group_by_id=g
我想以普通可读文本格式将Spark数据帧存储到Hive表中。为此，我首先做了sqlContext.sql("SETspark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false")我的DataFrame是这样的:final_data1_df=sqlContext.sql("selecta,bfromfinal_data")我正在尝试通过以下方式编写它:final_data1_df.write.partitionBy("b").mode("overwrite").saveAsTable("eefe_lstr3.final_data1")但这很慢，甚至比HIVE写
GroupBy分组后选取每组最新的一条数据问题groupby语句只会展示一条数据，而且很多时候并不会展示我们想要的数据，如何解决呢首先我们先建一张表temp，如下我们先试一下分组查询，看看结果SELECT*FROM`temp`GROUPBYaddress结果如下：它默认是取的id最小的那一条数据，如果想要取最新的一条呢，我们试试先排序再分组SELECT *FROM (SELECT*FROM`temp`ORDERBY`create_time`desc)AStGROUPBY t.`address`看看结果：发现结果没变，就像排序好像没生效一样，下面有两种解决方法方法一：加limit关键字SELEC
我需要进行一些繁重的机器学习计算。我在LAN上有少量闲置的机器。我需要多少台机器才能使用hadoop/mapreduce/mahout来分配我的计算，以便比在没有这些分布式框架的单台机器上运行要快得多？这是一个计算开销与yield的实际问题，因为我假设仅在2台机器之间分配总时间会比不分配和简单地在一台机器上运行更糟糕(只是因为分配计算所涉及的所有开销)。技术说明:一些繁重的计算非常可并行化。所有这些都是只要每台机器都有自己的原始数据副本。 最佳答案 “普通”Java程序和基于Hadoop、基于MapReduce的实现是截然不同的野兽
这是我的hive表:coursedeptsubjectstatusbtechcsejavapassbtechcsehadoopfailbtechcsecgdetainedbtechcseccpassbtechitdaapassbtechitwtpassbtechitcnnpassmbahrhrlawpassmbahrhrguidabsentmtechcsjavapassmtechcscdpassmtechcscpdetained我想通过以下方式查询此表以检索数据:coursedeptstatusbtechcsefailbtechitpassmbahrabsentmtechcsfail首
我已经开始研究Hadoop。如果我的理解是正确的，我可以处理一个非常大的文件，它会被拆分到不同的节点上，但是如果文件被压缩，那么文件就无法拆分，需要由单个节点处理(有效地破坏了在并行机集群上运行mapreduce)。我的问题是，假设以上是正确的，是否可以将大文件手动拆分为固定大小的block或每日block，压缩它们，然后传递压缩输入文件列表以执行mapreduce？ 最佳答案 BZIP2在hadoop中是可拆分的-它提供了非常好的压缩率，但从CPU时间和性能来看并没有提供最佳结果，因为压缩非常消耗CPU。LZO在hadoop中是可
对于我们都提到的最简单的情况:selectidfrommytblgroupbyid和selectdistinctidfrommytbl正如我们所知，它们生成相同的查询计划，这在一些项目中被反复提及，如Whichisbetter:DistinctorGroupBy而在hive中，前者只有一个reduce任务，而后者有多个。根据实验，我发现GROUPBY比DISTINCT快10倍。它们是不同的。所以我学到的是:GROUP-BY无论如何都不比DISTINCT差，而且有时会更好。我想知道:1。如果这个结论成立。2。如果为真，我将考虑将DISTINCT作为一种逻辑上方便的方法，但为什么DISTI
